Атака DDoS доступная каждому

Атака DDoS доступная каждому

Доступность веб-ресурса является важнейшим фактором при ведении бизнеса: длительное время отклика и недоступность приводит к прямым убыткам в виде потерянных потенциальных клиентов. Именно поэтому разработчики и владельцы веб-приложений уделяют особое внимание процедурам нагрузочного и стрессового тестирования.

В свою очередь, появились сервисы, осуществляющие проверку веб-ресурсов, имитируя активность посетителей. Эксперты «Лаборатории Касперского» рассказали о том, как эти полезные службы могут быть использованы злоумышленниками, а также о возможных последствиях такой неправомерной эксплуатации.

Стрессовое тестирование – это процедура оценки характеристик работоспособности системы, проводимая за рамками предельного значения нагрузки. Стресс-тесты в большинстве случаев ведут к аномальному поведению системы или ее отказу в обслуживании аналогично DDoS-атакам. Однако цели у стрессового тестирования и DDoS-атаки совершенно разные. В первом случае задача – определить показатели предельной нагрузки системы и проверить устойчивость к некоторым сценариям DDoS-атак, а во втором – сделать недоступным атакуемый объект любыми эффективными методами, нарушив тем самым работоспособность целевой инфраструктуры.

С ростом потребности подобных оценок появилось немало онлайн-сервисов, позволяющих не утруждать себя настройкой сложных систем тестирования и подготовкой облачной инфраструктуры: достаточно задать параметры нагрузки и оплатить вычислительные мощности, ожидая затем отчет о поведении ресурса. При этом некоторые службы для ознакомления бесплатно предлагают короткий тест без регистрации.

 

Отчет о бесплатном нагрузочном тестировании, проведенном сервисом, который не требует регистрации


Однако злоумышленники могут воспользоваться этой, на первый взгляд, безобидной услугой в своих целях. Дело в том, что большинство сервисов нагрузочного тестирования не требуют подтверждения того, что процедуру заказывает его владелец – нет никаких дополнительных привязок к телефонному номеру или кредитной карте. Так, из шести рассмотренных специалистами «Лаборатории Касперского» сервисов только один просит разместить на тестируемом ресурсе специальный файл – его наличие означает гарантию того, что администратор сервера уведомлен о процедуре. Более того, два сервиса позволили осуществить нагрузочное тестирование вообще без регистрации – достаточно было ввести URL ресурса. Эксперты «Лаборатории Касперского» пришли к неутешительному прогнозу, представив несколько вариантов использования злоумышленниками одного только бесплатного режима, не говоря уже про более богатые платные возможности.

«Киберпреступники могут эксплуатировать подобные системы для нанесения серьезных ударов владельцам некрупных веб-ресурсов. Во избежание такого сценария каждый сервис нагрузочного тестирования должен запрашивать согласие от владельца: просить его разместить уникальный код или баннер на сайте, только после чтения которого будет запущен трафик. В дополнение следует использовать технологию CAPTCHA при работе с сервисом. Подобные процедуры верификации помогут избежать неправомерных действий со стороны злоумышленников и роботов бот-сетей», – прокомментировал Денис Макрушин, менеджер по техническому позиционированию «Лаборатории Касперского».

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