Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Согласно статистике, собранной Qrator Labs за второй квартал 2024 г., на сегмент онлайн-букмекеров пришлось более 12% всех атак за этот период. Этот же сегмент лидировал и по интенсивности DDoS – более 450 Гбит/с.

Генеральный директор Qrator Labs Дмитрий Ткачев связал всплеск атак на букмекеров с Чемпионатом Европы по футболу. Такие события, по его оценке, всегда привлекают киберпреступников всех мастей, в том числе и тех, которые специализируются на DDoS-атаках.

Однако чаще атаковали другие отрасли. Наибольшее количество атак во втором квартале 2024 года Qrator Labs зафиксировало на компании финтеха (25,4%), электронной коммерции (17%), ИТ и телекома (13,8%). Резкий рост по числу атак показали сегменты «Государственные ресурсы» и «Транспорт и логистика»: доли этих индустрий от общего числа зафиксированных атак выросли на 890% и 340% соответственно.

В Qrator Labs также отметили рост числа нападений высокой (100 Гбит/с и более) интенсивности. Хотя и обошлось без рекордов. Также продолжительность атак во 2 квартале упала и опустилась ниже уровня 2023 года. Средняя продолжительность атак достигла лишь 40 минут, а продолжительность атак без учета пиковых показателей составила всего 12,5 минуты.

Общая доля мультивекторных атак во втором квартале составила 17,8%, что несколько меньше, чем в первом, но все еще значительно больше, чем в 2023 году. В Qrator Labs связали это с увеличением доступных мощностей, которое дает атакующим возможность организовывать большое количество мультивекторных атак. Так, самый крупный ботнет, которым располагали злоумышленники, объединил более 60 тыс. устройств против чуть более 50 тыс. в прошлом квартале.

«Защищаться от подобных нападений сложнее, поэтому мультивекторные атаки могут чаще достигать своих целей — особенно если речь идет о незащищенных или частично защищенных инфраструктурах. Это способствует их популярности у атакующих», — комментирует Дмитрий Ткачев.

Во 2 квартале 2024 года впервые произошли заметные изменения в тройке стран, которые являются основными источниками вредоносного трафика. На первом месте по-прежнему Россия с 22% от всех заблокированных IP-адресов. Второе место за США (18,3%), доля которых заметно выросла по сравнению с предыдущими периодами. На третьем месте оказалась Бразилия с 4,8%, вытеснив оттуда Китай.

2 квартал был относительно спокоен и в том, что касалось атак злонамеренных ботов (читайте наш анализ рынка систем защиты от вредоносных ботов). Количество заблокированных запросов ботов выросло на 5% и составило более 5 млрд. Максимальное количество атак было зафиксировано в мае, но в целом в этом квартале активность была распределена по месяцам равномерно. Однако на 3 квартал в Qrator Labs ожидают заметного всплеска атак ботов, что связано с началом сезона распродаж.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru