Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

В обновлённой «Гарда Anti-DDoS» разработчики улучшили механизмы фильтрации HTTP-трафика и анализ журналов веб-серверов с применением машинного обучения, что позволяют эффективнее отражать атаки на уровне приложений.

«Гарда Anti-DDoS» направлена на повышение защиты цифровых сервисов и сокращение времени простоя при DDoS-атаках

Система выявления и подавления «ковровых» DDoS-атак теперь работает быстрее благодаря возможности точечной настройки для отдельных объектов защиты.

Оптимизированные методы детектирования и подавления атак сокращают время реагирования, а доработанный интерфейс и подсказки делают настройку более удобной.

По словам руководителя группы продуктов «Гарда Anti-DDoS» Вадима Солдатенкова, автоматизация и машинное обучение помогают упростить защиту от DDoS-атак и снизить нагрузку на персонал. В дальнейшем планируется доработка механизмов выявления и подавления импульсных атак.

Напомним, центр компетенций группы компаний «Гарда» провел исследование DDoS-атак в 2024 году. Один из ключевых выводов — злоумышленники все чаще нацеливаются на сервисы, а не на истощение каналов передачи данных.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru