Розницу атаковали боты и DDoS

Розницу атаковали боты и DDoS

Розницу атаковали боты и DDoS

В новогодние праздники российская розница и электронная коммерция столкнулись с волной мощных кибератак. Основная угроза исходила от ботов-парсеров, которые конкуренты использовали для сбора данных о товарных предложениях на аналогичных площадках.

Однако фиксировались и атаки, вызванные политическими мотивами.

Особый интерес для хактивистов представляли онлайн-кассы. По словам эксперта Kaspersky DDoS Protection Вячеслава Кириллова, пиковая активность злоумышленников наблюдалась 1 и 3 января — дни, когда нагрузка на онлайн-кассы традиционно достигает максимума. Схожую картину зафиксировали аналитики Servicepipe.

В то же время главную угрозу представляли боты, используемые конкурентами, которые с их помощью автоматически собирали данные о товарах, ценах, скидках и других характеристиках, чтобы корректировать собственную ценовую политику.

Такая активность создавала значительную нагрузку на инфраструктуру электронной коммерции.

Руководитель аналитического отдела Servicepipe Антон Чемякин сообщил, что частота бот-запросов достигала 750 тысяч в минуту. Злоумышленники рассчитывали на снижение бдительности компаний в праздничные дни, когда многие службы защиты работают в сокращенном режиме.

По данным компании Curator, самая масштабная атака произошла 31 декабря, когда было заблокировано 12,5 миллиона бот-запросов. Наибольший интерес злоумышленников вызвали онлайн-магазины алкогольной продукции.

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