Хактивисты атакуют системы видео-конференц-связи

Хактивисты атакуют системы видео-конференц-связи

Хактивисты атакуют системы видео-конференц-связи

В августе зафиксирован всплеск DDoS-атак на российские системы видео-конференц-связи. Пиковая мощность составляла 180 тысяч запросов в секунду. Атаки продолжаются до сих пор.

О новой хакерской мишени рассказали в компании StormWall. Ранее специалисты не сталкивались с атаками на подобные сервисы. По данным экспертов, было атаковано 20 ресурсов. Среди целей — TrueConf, Videomost, Webinar.ru и iMind. Эти платформы используют многие российские компании, включая Роскосмос, Росатом и Ростех.

Пиковая мощность атак составляла 180 тысяч запросов в секунду, а максимальная длительность — 30 часов.

“Чтобы организовать как можно больше атак на системы видео-конференц-связи, хактивисты разместили призывы к атакам и списки российских систем видео-конференц-связи в телеграм-каналах ИТ-армии Украины”, — говорится в сообщении StormWall.

По данным экспертов, атаки начались 12 августа и продолжаются до сих пор.

Для большинства систем видео-конференц-связи DDoS-атаки хактивистов не были большой проблемой, поскольку они используют профессиональные решения по защите от DDoS-атак. В результате DDoS-атак наблюдались небольшие сбои в работе платформ, однако серьезных последствий удалось избежать, заявляют эксперты.

"В будущем мы ожидаем новые атаки на различные индустрии, поскольку количество хактивистов постоянно растет, при этом они используют современные инструменты для запуска атак", — делает прогноз Рамиль Хантимиров, CEO и сооснователь StormWall.

Подробнее о проблеме DDoS-атак версии 2022 можно прочитать в материале Защита от DDoS-атак: как надо и как не надо её выстраивать. А недавно Google заблокировала новую рекордную HTTPS DDoS — 46 млн RPS.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru