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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru