Картографирование Интернет пространства

Традиционная роль карты пересматривается, появляются различные школы, связанные с описаниями политических и институциональных отношений картирования, перформативным использованием и пониманием карт как эмерджентности, возникающей через разнотипный набор практик.

Картографирование Интернет пространства становится приоритетной задачей ряда исследовательских центров и университетов. Пока еще в достаточно ограниченном количестве, но с каждым годом все больше и больше – специализированные издания, работа кафедр и подразделений в различных think-tanks ведут мониторинг киберпространства и фиксируют его изменения – будь то появление новых технических узлов, издание новых законопроектов или противоправная деятельность в сети.

Сегодня к интернету подключено множество самых неожиданных, на первый взгляд, устройств — от безобидных веб-камер и телевизоров до систем управления светофорами и электростанций. При этом безопасность таких подключений оставляет желать лучшего, и подавляющее большинство неодушевлённых посетителей Сети практически беззащитны перед хакерами и неспособны выдержать даже самую примитивную кибератаку. Миллионы таких устройств можно без проблем обнаружить при помощи специализированной поисковой системы Shodan [111].

Специализированная поисковая система Shodan была создана уроженцем Швейцарии Джоном Мэтерли в 2009 году и изначально задумывалась как средство поиска подключённых к интернету устройств конкурентов, рассчитанное на производителей оборудования — таких как Cisco или Juniper.

Вопреки своему первоначальному предназначению, Shodan стала главным инструментом специалистов по безопасности, исследователей, правоохранительных органов для обнаружения подключённых к интернету уязвимых устройств, в том числе и тех, которые вообще не должны иметь выхода во Всемирную сеть.

Джон Матерли опубликовал мировую карту подключений к сети Интернет [112]. Карта наглядно показывает, что кажущаяся нам повсеместность интернета на деле — лишь миф (кстати, непонятна пустота в районе Канады).

Матерли заявил, что для сбора информации Shodan потребовалось менее пяти часов и еще 12 ушло на генерирование изображения карты. В работе использовался инструмент Matplotlib и язык программирования Python.