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».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru