Фаерволы не справляются с натиском DDoS-атак

Фаерволы не справляются с натиском DDoS-атак

Исследование, проведенное F5 Networks, показало, что компании все еще очень сильно полагаются на фаерволы для защиты от DoS-атак несмотря на тот факт, что этот класс устройств часто не справляется со своей задачей.



Исследование, в котором приняли участие 1000 средних и крупных организаций из 10 стран, показало, что до 45% респондентов регулярно становятся жертвами таких атак, которые являются смесью вторжений на уровне приложений и на уровне сети, сообщает xakep.ru.

Около половины оценили атаки как высокоэффективные, 79% сказали, что полагались на фаерволы, хотя 42% считают, что эти устройства малоэффективны в борьбе с традиционными атаками сетевого уровня.

Исследование также показало, что более половины опрошенных выявляло попытки доступа к зашифрованным данным сети, а 44% замечали атаки на DNS-серверы, которым очень сложно противостоять.

"Хотя многие организации считают, что от внутренних угроз защититься сложнее всего, исследование наглядно демонстрирует, что внешние угрозы все еще остаются мощной силой, и компании должны быть осведомлены о самых эффективных способах защиты", - сказал технический директор F5 Гари Ньюэл.

Атаки на DNS-серверы заняли первое место среди тех, которые сложнее всего отразить, по версии трети опрошенных.

"ИТ-менеджеры находятся между молотом и наковальней поскольку атаки все больше усложняются, а цена утечек все возрастает", - добавил Ньюэл.

Тревога по поводу DDoS отнюдь не нова, однако поставщики разделились во мнении касательно того, как от них защититься.

Некоторые видят лучшее решение в улучшении инфраструктуры маршрутизации, потому что именно маршрутизаторам первым приходиться справляться с DDoS пакетами когда те попадают в сеть. F5 вовсю рекламирует свои контроллеры доставки приложений Big-IP, которые работают по принципу фаерволов, балансирующих нагрузку. Другой способ – это использование многоуровневых приложений и связанных аппаратных средств.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru