В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

Эксперты ГК «Солар» в период новогодних праздников зафиксировали усиление веб-атак роботизированных сканеров на сайты интернет-магазинов. Цель таких атак — поиск уязвимостей, кража данных, сбор информации и копирование дизайна сайтов.

По данным специалистов, повышенная активность злоумышленников начала наблюдаться с 25 декабря.

До 9 января фиксировался высокий уровень атак — до 15 тысяч в час, а в пиковые моменты он достигал 48 тысяч. По сравнению с прошлым годом количество атак увеличилось в три раза.

Существенно выросла и их продолжительность. Если в ноябре и начале декабря средняя продолжительность одной атаки составляла менее часа, то с 2 по 6 января этот показатель увеличился до 2-8 часов. В последние дни праздников злоумышленники начали действовать в круглосуточном режиме.

«По нашему мнению, злоумышленники смогли усовершенствовать методы автоматизированных атак с помощью роботизированных сканеров, поставив их на поток к концу декабря. Это несёт серьёзные риски, включая остановку работы ресурсов и утечку данных. В таких условиях крупным интернет-магазинам крайне необходима надёжная круглосуточная защита от веб-угроз», — отметил Алексей Пашков, руководитель направлений WAF и Anti-DDoS ГК «Солар».

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