30 тыс DDoS-атак с использованием SSDP замечено в сентябре

Количество DDoS-атак с использованием SSDP составило 42%

Современные тренды указывают на то, что SSDP (простой протокол обнаружения сервисов) становится популярным для проведения усиленных DDoS-атак. Данный протокол вытесняет использование NTP (сетевой протокол времени). Изменения в способах атак, скорее всего, приведет к увеличению DDoS-нападений.

Данные от компании Arbor Networks, которая предоставляет решения для защиты от DDoS-атак, указывают на то, что протокол SSDP использовался в 42% нападений со скоростью больше 10 гигабайт в секунду, зафиксированных системами фирмы в сентябре 2014 года. За третий квартал 2014 года компания отследила более 30 тыс. DDoS-нападений с использованием SSDP. Самые крупные из них достигали скорости 124 гигабайт в секунду.

Протокол SSDP – основа протокола обнаружения Universal plug-and-play. На сегодняшний день его используют роутеры и сетевые устройства. С помощью данного протокола мощность нападения усиливается в 30,8 раз. При использовании NTP нападение увеличивается в 500 раз.

«Все знают о большом количестве DDoS-атак с использованием NTP в первом и начале второго квартала этого года. Несмотря на то, что NTP до сих пор популярна, похоже, что SSDP будет следующим протоколом для целей злоумышленников», – сказал сотрудник компании Arbor Networks Дарен Ансте (Darren Anstee).

Жертвами нападений с использованием SSDP стали Дания (7,4%), США (19,1%) и Франция (10%). Важно отметить, что протокол использовался в DDoS-атаках лишь трижды во втором квартале 2014, но в четвертом интерес хакеров к нему значительно возрос. Результатом стали 29506 атак с SSDP-усилением.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru