Эксперты фиксируют восьмикратный рост мощности DDoS-атак

Эксперты фиксируют восьмикратный рост мощности DDoS-атак

Согласно статистике ProlexicTechnologies, в январе-марте 2013 года средняя мощность DDoS-атак повысилась на 718% и составила 48,25 Гб/с. Более того, эксперты отметили тенденцию к росту pps-показателя: в минувшем квартале он достиг 32,4 млн. пакетов в секунду. Этот показатель обычно не учитывается в статистических отчетах, однако атаки с высоким ppsнацелены, в первую очередь, на вывод из строя таких элементов инфраструктуры, как сетевые карты и граничные маршрутизаторы. Справиться с многомиллионным pps-потоком способны лишь самые дорогие устройства, порог остальных заведомо ниже.

Около 25% DDoS-атак, заблокированных Prolexic, составили инциденты мощностью менее 1 Гб/с, в 11% случаев этот показатель превысил 60 Гб/с. Самая мощная DDoS-атака была зафиксирована в марте — 130 Гб/с. Пытаясь противостоять атакам большой мощности, многие операторы сетей и интернет-провайдеры вынуждены зафильтровывать весь трафик на атакуемом IP-адресе, чтобы сохранить работоспособность остальных хостов в сети. Этот способ известен как nullrouting, или blackholing, и весьма неприятен для заблокированного клиента. Что касается, pps-показателя, в 22% случаев он превысил 20 млн., в 26% — опустился ниже 1 млн., что характерно для атак прикладного уровня. Самым «урожайным» месяцем оказался март, на который пришлось 44% квартальных DDoS‑атак, передает securelist.com.

По данным Prolexic, 76,54% DDoS‑атак были проведены с использованием протоколов 3-го и 4-го уровня, остальные — на прикладном уровне. Наибольшее распространение получили такие типы атак, как SYN flood (25,83%), HTTP GET flood (19,33%), UDP flood (16,32%) и ICMP flood (15,53%).   

Зафиксированные Prolexic квартальные и годовые изменения в краткой форме выглядят следующим образом:

по сравнению с 4 кварталом 2012 г.

  • средняя мощность DDoS‑атак увеличилась на 718%, с 5,9 до 48,25 Гб/с;
  • средняя продолжительность атаки возросла на 7,14%, с 32,2 до 34,5 часов;
  • число атак сетевого уровня повысилось на 3,65%, прикладного уровня — уменьшилось на 3,85%;
  • общее количество инцидентов увеличилось на 1,75%;

по сравнению с 1 кварталом 2012 г.

  • средняя мощность DDoS‑атак увеличилась на 691%, с 6,1 до 48,25 Гб/с;
  • средняя продолжительность атаки возросла на 21%, с 28,5 до 34,5 часов;
  • число атак сетевого уровня повысилось на 26,75%, прикладного уровня — на 8%;
  • общее количество инцидентов увеличилось на 21,75%. 

Список стран-источников DDoS‑трафика вновь возглавил Китай, хотя и с меньшим показателем (40,68% инцидентов). За ним в убывающем порядке следуют США (21,88%), Германия (10,59%) и новый участник непочетного рейтинга Иран (5,51%).

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru