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.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru