ИТ-специалисты обнаружили новый тип DDoS-атак

ИТ-специалисты обнаружили новый тип DDoS-атак

Новый тип DDoS-атак был обнаружен специалистами за последние несколько месяцев. По словам исследователей, новый тип DDoS-атаки выходит за пределы классического определения атак подобного рода и затрагивает более высокие уровни стэка сетевых протоколов. Технические специалисты из компании Trustwave-SpuderLabs рассказали о новых образцах атак на технической конференции BlackHat в США. Кроме того, они предложили вероятные способы защиты от нового поколения DDoS-атак.

 

"DDoS-атака на четвертом уровне затрагивает одновременные подключения в нескольких сетевых уровнях, что вызывает блокировку сетевого канала, сообщает cybersecurity. Теоретически, можно использовать сразу все семь уровней сетевого протокола TCP/IP и провоцировать DDoS на уровне конечных приложений", - говорит Том Бреннан, директор Trustwave-SpuderLabs.

Бреннан говорит, что DDoS седьмого уровня возникает, когда клиент заходит на веб-сервер и делает запрос на соединение через запросы, например, HTTP Post, отвечающие за отправку данных веб-форм. Веб-сервер начинает ожидать получения данных формы, которые в реальности передаются очень медленно, но сервер держит канал приема открытым. "Что произойдет, если бы я смог отправить на одну машину более 20 000 Post-запросов и передавать данные по ним очень медленно? Эта разновидность DDoS-атаки сделала бы веб-сервер недоступным для настоящих пользователей", - говорит он.

Бреннан также сообщает, что им было создано программное обеспечение HTTPS POST Tool, позволяющее сетевым администраторам определять, насколько их машины подвержены новым типам DDoS-атак. 

Специалист говорит, что в отличие от традиционных атак, блокируемых на уровне провайдеров, работать с новыми атаками сложнее. "Здесь происходит сдвиг основной парадигмы, так как нужно абстрагироваться от полосы пропускания сети и посмотреть на локальные ресурсы веб-сервера и платформы, обслуживаемой им. В конечном итоге количество трафика, которое необходимо заблокировать, гораздо меньше общего объема трафика на сервере", - говорит Райен Барнетт, старший технический специалист Trustwave – SpiderLabs.

Для администраторов уже есть некоторые модули, позволяющие бороться с такими типами атак, например Apache 2.2 имеет модуль mod_reqtimeout и опцию RequestReadTimeout, которая работает на весь сервер сразу, но не на конкретные обслуживаемые сайта. Кроме того, можно настроить защиту при помощи WebApplication Firewall (WAF), а также коммерческого продукта WebDefend.

Барнетт говорит, что возможность измерять производительность приложений, а также отслеживание потока трафика также частично позволит решить проблему. "Самым лучшим способом защиты, конечно, является метод при котором мусорные запросы блокируются не веб-сервером, а шлюзами, которые анализируют трафик. Кроме того, возможно писать приложения с более защищенным кодом, который будет пресекать подобные попытки запросов", - рассказывает специалист.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru