Зафиксировано использование протокола RIPv1 в качестве усилителя DDoS-атак

Зафиксировано использование протокола RIPv1 в качестве усилителя DDoS-атак

Организаторы DDoS-атак ввели в практику использование протокола маршрутизации RIPv1 в качестве усилителя трафика. В большинстве случаев в атаке использовались устройства Netopia 3000/2000, ZTE ZXV10 и TP-­LINK TD-8xxx, по умолчанию принимающие RIP-анонсы без аутенитификации через 520 UDP-порт.

Смысл атаки с использованием усилителя трафика сводится к тому, что запросы с участвующих в DDoS-атаке поражённых компьютеров, входящих в состав ботнетов, направляются не напрямую на систему жертвы, а через промежуточный усилитель трафика путем отправки UDP-пакетов с подставным обратным адресом, пишет opennet.ru.

Несмотря на то, что протокол RIPv1 был предложен в 1988 году и объявлен устаревшим в 1996 году, он по-прежнему поддерживается во многих домашних маршутизаторах и точках доступа. В результате сканирования сети, исследователям безопасности удалось выявить 53693 устройств, принимающих запросы по протоколу RIPv1 и пригодных для участия в DDoS. В зафиксированной DDoS атаке было задействовано около 500 устройств с поддержкой RIPv1, которых оказалось достаточно для создания волны трафика в 12.9 Гбит/с. В случае вовлечения атакующими большего числа устройств, возможна генерация значительно более внушительных потоков трафика.

RIPv1 позволяет добиться усиления трафика в 21 раз: на каждый отправленный от имени жертвы подставной запрос, размером 24 байта, можно добиться получения ответа, размером 504 байта. Для сравнения коэффициент усиления для NTP составляет 556 раз, DNS - 28-54, SNMPv2 - 6.3. Пользователям рекомендуется убедиться в отсутствие доступа к RIPv1 через WAN-интерфейс SOHO-маршрутизаторов и при необходимости ограничить доступ к UDP-порту 520. 

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