Мощность и частота DDOS-атак продолжают расти

Мощность и частота DDOS-атак продолжают расти

Компании Prolexic и Arbor Networks, опубликовали итоговые данные за прошлый год, согласно которым в 2011 году увеличилась как частота DDOS-атак, так и их мощность. Более того, обе компании прогнозируют, эта тенденция продолжится и в 2012 году. Так, в Prolexic говорят, что количество отфильтрованного DDOS-трафика в декабре 2011 года оказалось на 45% большим, нежели аналогичный показатель за декабрь 2010 года. Количество атак месяц к месяцу увеличилось приблизительно вдвое. Пик DDOS-трафика пришелся на третий квартал 2011 года.



В Plolexic говорят, что в 2011 году DDOS-атаки по времени были менее продолжительными в сравнении с атаками в 2010 году, но в прошлом году активность DDOS-трафика была более высокой. Средняя мощность DDOS-атаки в четвертом квартале 2011 года составила 5,2 Гбит/сек, что на 148% больше показателя третьего квартала. В целом, активность DDOS-трафика в 2011 году возросла на 136% в сравнении с данными за 2010 год, передает cybersecurity.

Этот же тренд прослеживается и в данных Arbor Networks, где говорят, что около 40% их клиентов столкнулись с DDOS-атаками мощностью более 1 Гбит/сек, еще 13% заявили, что столкнулись с атаками на 10 Гбит/сек.

Обе компании в резюме отчетов подчеркивают, что 2012 год, скорее всего, станет самым сложным с точки зрения DDOS-обстановки в интернете. Обе компании отмечают факт роста так называемых DDOS-атак 7 уровня, то есть атак на конкретные интернет-приложения, а не на системы балансировки нагрузки или интернет-шлюзы. Такие атаки требуют существенно меньших ресурсов и меньшей загрузки сетевого канала, но с точки зрения хакеров они также выполняют поставленную цель.

Роланд Доббинс, специалист по технической архитектуре Arbor, говорит, что в 2011 году значительная часть DDOS-атак носила политический или идеологический подтекст и была связана с сайтами СМИ или проектами правозащитных организаций, указывающих на факты коррупции и злоупотреблений в государственных институтах разных стран.

В Arbor говорят, что по их наблюдениям самая значительная концентрация мусорного трафика была зафиксирована в Японии, хотя эта страна традиционно не попадает в списки стран, хостящих крупные ботсети.

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