За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

В III квартале 2024 года количество DDoS-атак, зафиксированных StormWall по своей клиентской базе в России, увеличилось на 103% в сравнении с аналогичным периодом годом ранее. Прирост за II квартал оказался скромнее — 76%.

Больше прочих от DDoS страдают телеком-индустрия (34% инцидентов), сфера образования (17%) и ретейл (14%). Эти же вертикали лидируют по темпам роста числа таких атак: +178, 116 и 84% против уровня III квартала 2023 года.

Примечательно, что прирост показателя наблюдался во всех вертикалях — из-за разгула хактивизма, как считают эксперты. Политически мотивированные дидосеры повысили внимание к российскому госсектору (12% DDoS-атак), энергетике (6%, + 17% за год), финансам (5%), логистике (2%, +12%).

Остальные злоумышленники этого профиля атаковали в основном представителей индустрии досуга с целью получения материальной выгоды (9%).

Рост глобального показателя, по данным StormWall, за год составил 118%. Наибольшее количество атак было зафиксировано в сфере финансов (28%, +147% в сравнении с III кварталом 2023), секторе развлечений (17%, +108%) и ИТ-отрасли (15%, +92%).

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru