ИТ-специалисты обнаружили новый тип DDoS-атак

ИТ-специалисты обнаружили новый тип DDoS-атак

Новый тип DDoS-атак был обнаружен специалистами за последние несколько месяцев. По словам исследователей, новый тип DDoS-атаки выходит за пределы классического определения атак подобного рода и затрагивает более высокие уровни стэка сетевых протоколов. Технические специалисты из компании Trustwave-SpuderLabs рассказали о новых образцах атак на технической конференции BlackHat в США. Кроме того, они предложили вероятные способы защиты от нового поколения DDoS-атак.

 

"DDoS-атака на четвертом уровне затрагивает одновременные подключения в нескольких сетевых уровнях, что вызывает блокировку сетевого канала, сообщает cybersecurity. Теоретически, можно использовать сразу все семь уровней сетевого протокола TCP/IP и провоцировать DDoS на уровне конечных приложений", - говорит Том Бреннан, директор Trustwave-SpuderLabs.

Бреннан говорит, что DDoS седьмого уровня возникает, когда клиент заходит на веб-сервер и делает запрос на соединение через запросы, например, HTTP Post, отвечающие за отправку данных веб-форм. Веб-сервер начинает ожидать получения данных формы, которые в реальности передаются очень медленно, но сервер держит канал приема открытым. "Что произойдет, если бы я смог отправить на одну машину более 20 000 Post-запросов и передавать данные по ним очень медленно? Эта разновидность DDoS-атаки сделала бы веб-сервер недоступным для настоящих пользователей", - говорит он.

Бреннан также сообщает, что им было создано программное обеспечение HTTPS POST Tool, позволяющее сетевым администраторам определять, насколько их машины подвержены новым типам DDoS-атак. 

Специалист говорит, что в отличие от традиционных атак, блокируемых на уровне провайдеров, работать с новыми атаками сложнее. "Здесь происходит сдвиг основной парадигмы, так как нужно абстрагироваться от полосы пропускания сети и посмотреть на локальные ресурсы веб-сервера и платформы, обслуживаемой им. В конечном итоге количество трафика, которое необходимо заблокировать, гораздо меньше общего объема трафика на сервере", - говорит Райен Барнетт, старший технический специалист Trustwave – SpiderLabs.

Для администраторов уже есть некоторые модули, позволяющие бороться с такими типами атак, например Apache 2.2 имеет модуль mod_reqtimeout и опцию RequestReadTimeout, которая работает на весь сервер сразу, но не на конкретные обслуживаемые сайта. Кроме того, можно настроить защиту при помощи WebApplication Firewall (WAF), а также коммерческого продукта WebDefend.

Барнетт говорит, что возможность измерять производительность приложений, а также отслеживание потока трафика также частично позволит решить проблему. "Самым лучшим способом защиты, конечно, является метод при котором мусорные запросы блокируются не веб-сервером, а шлюзами, которые анализируют трафик. Кроме того, возможно писать приложения с более защищенным кодом, который будет пресекать подобные попытки запросов", - рассказывает специалист.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru