На GitHub обрушилась необычная DDoS-атака

На GitHub обрушилась необычная DDoS-атака

Сегодня популярный хостинг открытого кода GitHub подвергся крупной DDoS-атаке, которая привела к кратковременным перебоям в работе сервиса. Атака заслуживает внимания в силу необычности её организации и подозрений на испытание новых методов цензурирования контента.

Метод проведения атаки подразумевал наличие доступа к пограничному оборудованию, размещённому между китайским и мировым сегментами сети, предположительно атака была проведена не без участия "Великого китайского файрвола". Атака сводилась к тому, что для пользователей некитайских сетей, осуществлялась подмена JavaScript-кода сервисов Baidu Analytics и Baidu Ads, вместо которого добавлялся код, осуществляющий отправку цикличных запросов к GitHub. Baidu Analytics и Baidu Ads является крупнейшими в Китае службой web-аналитики и рекламной сетью, и используется на многих китайских сайтах (популярность данных сервисов может сравниться с Google Analytics и Google Ads). При открытии таких сайтов легитимный пользователь получал вредоносный код и невольно становился участником DDoS-атаки. При этом подмена осуществлялась только для пользователей не китайских сетей, пишет opennet.ru.

В Китае уже неоднократно предпринимались попытки ограничения доступа к GitHub из-за размещения на данном сервисе неугодного властям контента. В процессе DDoS-атаки запросы пользователей направлялись на содержащие подобную информацию репозитории github.com/greatfire и github.com/cn-nytimes/, с расчётом на то, что они будут закрыты чтобы остановить атаку. Вредоносный скрипт подразумевал отправку запросов на данные страницы раз в 2 секунды, что было незаметно для пользователя, но привело к огромной волне запросов на GitHub. В настоящее время GitHub вынужден установить для данных страниц заглушки, предупреждающие о проведении атаки. В частности, при запросе данных страниц выводится JavaScript-код alert("WARNING: malicious javascript detected on this domain"), приводящий к выводу диалогового окна, что блокирует цикл отправки запросов.

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