В 2010 году были зафиксированы самые мощные DDOS-атаки

В 2010 году были зафиксированы самые мощные DDOS-атаки

Компания Arbor Networks опубликовала шестой ежегодный отчет о промышленной ИТ-безопасности в интернете, в котором говорится, что в 2010 году впервые в истории была зафиксирована DDOS-атака мощностью потока 100 Гбит/сек, что является самой мощной атакой за все время наблюдений. Кроме того средняя интенсивность DDOS-трафика за последние 6 лет выросла на 1000%.



Arbor отмечает, что 2010 год можно смело назвать годом роста количества и сложности DDOS-атак в интернете. В 2010 году были зафиксированы атаки, в результате которых удавалось из строя вывести довольно крупные ИТ-ресурсы. В отчете также говорится, что 2010 году также был поставлен абсолютный рекорд по суммарному объему DDOS-трафика, который превысил все предыдущие года вместе взятые, передает cybersecurity.ru.

Авторы отчета говорят, что если ранее DDOS-атаки были уделом хакеров-профессионалов и довольно обеспеченных заказчиков, то сейчас входной порог на вход в DDOS-рынок значительно снизился. "Ботнеты, состоящие из нескольких тысяч ПК стоят сравнительно недорого, но позволяют проводить масштабные автоматизированные атаки, причем спрос на такие атаки на черном рынке всегда есть", - говорит Рэм Мохан, технический директор компании Afilias.

По словам экспертов, опасность DDOS-атак заключается в их скорости. "Распределенные атаки отказа обслуживания превратились в кошмар для бизнеса. Одну минуты, у вас все работает нормально, но в следующий же момент ваша инфраструктура под ударом настоящего цунами мусорного трафика, поступающего со всего интернета, причем компьютеры пользователей, атакующих вас, могут даже не знать о своем участии в атаке", - говорит Мохан.

Arbor Networks прогнозирует, что в 2011 году и далее объемы DDOS-трафика будут увеличиваться, а стоимость организации атак - падать. Среди наиболее активных DDOS-генераторов в отчете называются азиатские страны, в частности Япония и Китай, а среди наиболее масштабных DDOS-атак, нападения, блокировавшие практически весь интернет в Мьянме после выборов и в Индии. Кроме того необычайно мощный DDOS-трафик был направлен и на сайт Wikileaks, когда тот опубликовал данные о дипломатической переписке.

Среди основных DDOS-тенденций 2011 года аналитики из Arbor называют распространение направлений атак. То есть, если в 2010 году атаковались в основном интернет-серверы, то в 2011 году эксперты ожидают целевых атак на какие-то сетевые сервисы, вывод из строя различных подсетей, чтобы усложнить борьбу с DDOS. Кроме того, Arbor прогнозирует появление нового класса DDOS-атак, направленных на вывод из строя сервисов DNS, VoIP и IPv6. "Мы настоятельно призываем глобальных операторов связи быть готовыми к этим атакам", говорят в Arbor.

Отдельно в отчете говорится о DDOS-атаках на ИТ-инфраструктуру, обслуживающую IPv6. Дело в том, что рано или поздно, но на новую версию протокола все равно придется переходить, но современные маршрутизаторы и сетевые сервисы в большинстве своем совершенно не готовы к защите IPv6-трафика, поэтому компании могут столкнуться со шквалом атак при переходе на новую версию протокола.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru