Orange обновил сервис защиты от DDoS-атак

Orange обновил сервис защиты от DDoS-атак

Orange обновил сервис защиты от DDoS-атак

Orange Business Services, обновил сервис защиты от DDoS-атак с помощью оборудования Arbor Peakflow TMS, компания повысит уровень безопасности сетей клиентов и обеспечит защиту как от уже широко известных, так и от новых видов DDоS-атак. 

Как  международный оператор Orange оказывает телекоммуникационные услуги, при этом сетевая безопасность является ключевым компонентом всех сервисов. Выбранное компанией решение Arbor Peakflow TMSпредставляет собой систему мониторинга и фильтрации трафика. Принцип действия решения состоит в постоянном контроле трафика, и, при необходимости, его перенаправления на систему очистки, где выполняется фильтрация паразитного трафика.

При выборе платформы Orange руководствовался несколькими критериями. Во-первых, Arbor Peakflow TMS представляет масштабируемое решение по предотвращению DDoS-атак. Во-вторых, решение способно защищать от традиционных и новых видов атак на всех уровнях. C новым решением Arbor Peakflow TMS Orange  предоставит клиентам более современный комплексный  сервис по защите от DDoS-атак, способный обеспечивать новый уровень безопасности. Проект реализован с помощью компании Энтайп.

Передача оператору связи всех функций по защите сети обеспечивает высокую надежность сервиса  и позволят снизить капитальные затраты на информационную безопасность. Высококвалифицированные специалисты  Orange оказывают поддержку работы сервиса в режиме 24x7.

«За последнее время в мире существенно возросло количество DDoS-атак. Мы постоянно проводим исследования на предмет того, что еще хотели бы получить наши клиенты, и стараемся учесть это в стратегии развития Orange, – прокомментировал Йохан Балийон, директор департамента глобальных решений и услуг Orange Business Services. – Мы активно развиваем направление сетевой информационной безопасности. В этом году мы укрепили позиции лидирующего глобального игрока в области защиты информации, купив компанию Atheos, одного из ведущих игроков в области информационной безопасности».

«Arbor Networks давно и успешно работает с большинством крупных мировых операторов связи, – отмечает менеджер по продажам ARBOR Михаил Родионов. – В России нашими клиентами также являются крупные операторы связи, заботящиеся о безопасности клиентских сетей».

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru