202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

С июля по декабрь 2024 года компания Selectel отразила 80 735 DDoS-атак — это в 2,6 раза больше, чем в первом полугодии. Максимальная мощность атаки достигла 412 Гбит/с, а скорость — 103 миллиона пакетов в секунду.

Самые интенсивные атаки наблюдались в июле и ноябре, а самые продолжительные — в октябре.

В среднем компания фиксировала 13 455 атак в месяц, причем наибольшее их количество пришлось на октябрь. Число атак на одного клиента варьировалось, составляя в среднем 2 780 инцидентов в месяц, а в сентябре достигло максимального значения — 4 621.

Общая продолжительность атак за шесть месяцев составила 9 718 часов. Пик активности пришелся на октябрь (2 167 часов), а минимальный показатель зафиксирован в ноябре (1 127 часов). Однако, за исключением июля, средняя продолжительность одной атаки не превышала 7 минут.

Самый длительный инцидент, продолжавшийся 202 часа, произошел в декабре. В среднем один клиент находился под атакой около 10 часов, а максимальное время воздействия достигло 492 часов, что почти в три раза превышает показатели первого полугодия.

В 2024 году участились повторные атаки, что привело к увеличению их совокупной продолжительности на одного клиента: с 172 часов в апреле до 492 часов в декабре. Максимальная длительность одной атаки также возросла — с 156 часов в апреле до 202 часов в декабре.

Наиболее распространенными типами атак стали TCP PSH/ACK Flood, TCP SYN Flood и UDP Flood — на них пришлось 70% всех инцидентов. Схожие результаты продемонстрировало и исследование ГК «Гарда».

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru