ЛК выяснила, во сколько обходится злоумышленникам организация DDoS-атак

ЛК выяснила, во сколько обходится злоумышленникам организация DDoS-атак

ЛК выяснила, во сколько обходится злоумышленникам организация DDoS-атак

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили предложения на черном рынке DDoS-услуг и выяснили, что DDoS-атаки сегодня становятся все более недорогим и эффективным инструментом в руках злоумышленника. Себестоимость организации подобной атаки составляет примерно 7 долларов в час, тогда как ущерб достигает тысяч и миллионов долларов. 

Сегодня организация DDoS-атак по уровню сервиса уже вполне сравнима с  обычным бизнесом. Главное отличие состоит в том, что у исполнителя и заказчика нет прямого контакта друг с другом: заказ атаки осуществляется с помощью веб-сервисов, на которых можно выбрать нужную услугу, внести оплату и даже получить отчет о проделанной работе. В некоторых случаях для заказчиков даже предусмотрена система кредитов и бонусов, которые начисляются за каждую приобретенную атаку. Говоря языком бизнеса, таким образом киберпреступники развивают программы лояльности и клиентский сервис. Из-за подобной простоты и удобства количество регистраций на многих веб-сервисах для организации DDoS измеряется десятками тысяч: правда, стоит учитывать, что эти цифры могут завышаться владельцами сервисов с целью искусственного увеличения популярности ресурса.

Цена DDoS-атаки может варьироваться, в среднем заказчик платит примерно 25 долларов в час. Если учесть, что злоумышленники тратят на организацию атаки с использованием ботнета из 1000 рабочих станций около 7 долларов в час, то чистая прибыль киберпреступников от каждого часа атаки в данном случае составляет около 18 долларов. 

На стоимость атаки влияет множество факторов. Например, ее сценарий и источник: так, ботнет из популярных IoT-устройств стоит дешевле, чем ботнет, организованный из серверов. Также имеет значение длительность инцидента и местонахождение заказчика: так, организация DDoS-атаки на англоязычных ресурсах стоит дороже аналогичных предложений на русскоязычных. Помимо этого, большое значение имеют особенности конкретной жертвы. Атаки на государственные сайты, а также на ресурсы, защищаемые от DDoS с помощью специальных решений, стоят в разы дороже, потому что атаковать первые рискованно, а вторые — технически сложно. Например, на одном из преступных сервисов атака на сайт без защиты стоит до 100 долларов, а на защищенный ресурс — от 400 долларов. 

Альтернативным и зачастую более выгодным для преступников сценарием является шантаж: злоумышленники требуют у жертвы выкуп за то, чтобы не начинать DDoS-атаку или прекратить уже идущую. Сумма выкупа может составлять тысячи долларов в биткойнах. При этом вымогателям даже не обязательно обладать ресурсами для атаки, достаточно лишь одного сообщения с угрозой.

«Преступники продолжают активно искать новые, более дешевые способы организации ботнетов и более хитрые сценарии атак, с которыми сложнее справиться защитным решениям, — рассказывает Денис Макрушин, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». — Поэтому пока в Сети есть достаточное количество уязвимых серверов, компьютеров и IoT-устройств, и пока многие компании предпочитают оставаться без защиты от DDoS, рентабельность, частота и сложность таких атак будет лишь расти». 

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