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%).

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru