Google заблокировала новую рекордную HTTPS DDoS — 46 млн RPS

Google заблокировала новую рекордную HTTPS DDoS — 46 млн RPS

Google заблокировала новую рекордную HTTPS DDoS — 46 млн RPS

Клиент Google Cloud Armor стал мишенью для одной из DDoS-атак по протоколу HTTPS. Мощность этой DDoS составила 46 миллионов запросов в секунду (requests per second, RPS) — на сегодняшний день рекорд среди подобных кибератак.

По оценкам экспертов, буквально за две минуты мощность свежей DDoS выросла с 100 тысяч RPS до 46 миллионов. Это почти на 80% превышает прошлый рекорд, который зафиксировала Cloudflare — 26 млн запросов в секунду.

DDoS-атака на клиента Google Cloud Armor длилась 69 минут. Всё началось со «смешных» 10 тыс. RPS, которые буквально за восемь минут превратились в 100 тыс. RPS. Ещё две минуты спустя атака достигла рекордных 46 млн RPS.

 

Для яркого сравнения Google описывает мощность этой DDoS так: это всё равно, что получить все ежедневные запросы к «Википедии» всего за десять секунд. К счастью, для клиента Google Cloud Armor всё обошлось без потерь, потому что изначально использовались корректные настройки митигации.

Что за вредонос стоял за этой атакой — пока неизвестно. Тем не менее исследователям удалось географически вычислить ботнет, который с большой долей вероятности стоял за атакой, — Mēris.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru