Прошлогодние DDoS в России бьют рекорды: 1 Тбит/с и 278 дней

Прошлогодние DDoS в России бьют рекорды: 1 Тбит/с и 278 дней

Прошлогодние DDoS в России бьют рекорды: 1 Тбит/с и 278 дней

Согласно статистике ГК «Солар», в 2023 году с DDoS-атаками столкнулось на 40% больше российских компаний, чем в предыдущем. В целом по стране число таких инцидентов сократилось на треть, до 306 тысяч.

Уменьшение общего количества DDoS экспертов не удивило: после резкого всплеска агрессии в первой половине 2022 года, когда наблюдался разгул хактивизма, атаки дидосеров пошли на спад. В прошлом году они затронули 700 организаций разных вертикалей; больше прочих страдали телеком, ИТ и логистика.

Повышенное внимание инициаторов DDoS к этим сферам вполне объяснимо: успешная атака нарушит бизнес-процессы не только у провайдера, но и у его многочисленных клиентов (развитие рынка облачных услуг расширило целевую аудиторию ИТ-компаний).

Средняя продолжительность DDoS, по данным «Солара», за год значительно сократилась — с 19 суток до немногим более 1 дня; средняя мощность почти не изменилась. Зато максимальные зафиксированные значения оказались рекордными: 278 дней (9 месяцев против 2,7 в 2022 году) и 1 Тбит/с (годом ранее — 768 Гбит/с).

«Злоумышленники сначала прощупывают слабомощным DDoS инфраструктуры в самых разных отраслях, а затем реализуют прицельные массированные киберудары по наименее защищенным организациям, — комментирует Алексей Пашков, руководитель направлений WAF и Anti-DDoS ГК «Солар». — Не исключено также, что сегодня хакеры тестируют ПО для управления крупными ботнетами, готовясь к новому витку мощных DDoS-атак».

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru