Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

На прошлой неделе автоматизированные средства защиты CDN-сети Cloudflare выявили и погасили рекордную по мощности DDoS-атаку вида HTTPS flood. Поток мусорных запросов, направленный на сайт клиента компании, на пике показал 26 млн запросов в секунду (requests per second, RPS).

Вредоносные запросы генерировал ботнет из 5067 хостов в сетях облачных провайдеров. По всей видимости, злоумышленники намеренно использовали угнанные виртуальные машины и мощные серверы — они способны создать более внушительный поток, чем IoT-устройства.

В ходе атаки вредоносные боты менее чем за 30 секунд сгенерировали свыше 212 млн HTTPS-запросов. По данным Cloudflare, мусорный поток исходил из 1500+ сетей, расположенных в 120 странах — в основном в Индонезии, США, Бразилии, России и Индии. Около 3% DDoS-трафика проводилось через Tor-ноды.

 

Наиболее агрессивно вели себя зараженные серверы в сетях французского провайдера OVH (AS 16276), индонезийского Telkomnet (AS 7713), американского iboss (AS 137922) и ливийского Ajeel (AS 37284).

В отличие от DDoS сетевого уровня (3 и 4), забивающих каналы, атаки на приложения (уровня 7) нацелены на исчерпание ресурсов сетевых устройств — серверов, роутеров. Использование HTTPS в прикладных DDoS встречается реже, так требует дополнительных затрат на обеспечение защищенных TLS-соединений.

Атаки HTTPS flood также сложнее отражать. Спецзащита Cloudflare пока с ними справляется; в апреле, например, была с успехом отбита атака мощностью до 15,3 млн RPS. А в прошлом году в обширной CDN-сети был зафиксирован рекордный по мощности HTTP-флуд — 17,2 млн RPS на пике.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru