3,5 тыс. интернет-магазинов на базе InSales.ru подверглись DDoS-атаке

3,5 тыс. интернет-магазинов на базе InSales.ru подверглись DDoS-атаке

Более 3,5 тыс. интернет-магазинов, работающих на коммерческой CMS InSales.ru, попали под мощную DDoS-атаку. По информации представителей InSales.ru, масштаб атаки был беспрецедентным: на серверы платформы приходил поток паразитного трафика объёмом до 10Гбит в секунду, что было направлено как на исчерпание ресурсов серверов, где расположены сайты интернет-магазинов, так и на забивание каналов связи на уровне дата-центра.

Атака продолжалась в течение трёх дней — с 10 по 12 декабря, и каждый день менялась стратегия нападения. Администраторы платформы InSales.ru успешно отражали данные атаки, хотя потери доступности интернет-магазинов для покупателей и владельцев бизнеса не удалось избежать. По данным администраторов платформы InSales.ru, суммарное время, когда платформа не была доступна покупателям, составило 3 часа 5 минут за три дня атаки. Хотя для владельцев магазинов и частых посетителей интернет-магазины могли быть недоступны и большее время из-за особенности работы системы доменных имён и их кэширования на уровне локальных машин, пишет cnews.ru.

Окончательно побороть атаку удалось путём подключения к серверам платформы InSales.ru специализированной сети фильтрации трафика Qrator, занимающейся защитой сайтов крупных СМИ и других высоконагруженных сайтов. В результате паразитный трафик был полностью изолирован, атаку удалось остановить, а 3,5 тыс. интернет-магазинов стали снова бесперебойно доступны всем покупателям.

«DDoS-атаки на сайты магазинов на платформе InSales.ru мы наблюдаем и отражаем уже более двух лет. В прошлом году, например, в среднем на платформу совершалось две атаки в неделю, что никак не отражалось на работоспособности магазинов. Администраторы платформы InSales.ru разработали специальные инструменты локализации атак. В результате в среднем при атаке все магазины, кроме атакуемого, вообще не замечали угрозы, а атакуемый магазин обычно был недоступен не более получаса. Этого времени было достаточно, чтобы система научилась отделять паразитный трафик от пользовательского», — рассказал CNews генеральный директор InSales Тимофей Горшков.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru