53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

По словам специалистов StormWall, которые изучили эффективность DDoS-атак со стороны хактивистов, в 53% случаев такие атаки оказываются успешными. В ходе исследования учитывалась степень воздействия на рабочие процессы организаций.

Эффективность DDoS-атак проверялась с 1 июня по 31 августа 2023 года. В этот период выяснилось, что 53% нападений блокировали работу всех внешних онлайн-ресурсов целевых компаний.

При этом 4% DDoS показали лишь частичный успех, а оставшиеся 43% эксперты признали провалившимися, поскольку они никак не повлияли на рабочие процессы организаций.

Интересно, что исследователи также выделили наиболее уязвимые отрасли. Так, финансовая отрасль пострадала больше всех (78% успешных атак), за ней идёт сфера образования (51% успешных атак).

В StormWall пришли к выводу, что эти две отрасли не имеют адекватной защиты от DDoS и в теории могут стать лёгкой мишенью для киберпреступников, если не принять меры.

Но и ИТ-компании не так хорошо защищены, как можно предположить. Исследование показало, что 74% атак на российские ИТ-компании достигли своей цели.

Для сравнения: госсектору достались только 32% успешных DDoS, сфере развлечений — 36%, а российским СМИ — 26%.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru