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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru