DDoS-атаки стали втрое мощнее

DDoS-атаки стали втрое мощнее

Мощность DDoS-атак в четвёртом квартале 2014 года увеличилась в 3,47 раза до 4,36 млн пакетов в секунду, сообщается в последнем отчёте компании Black Lotus. Средний объем трафика вырос в 2,45 раза до 12,1 Гбит/с.

За отчётный период самая сильная DDoS-атака зарегистрирована 1 октября 2014 года на 41,1 Гбит/с с 36 млн пакетов в секунду. По понятным причинам, Black Lotus не называет клиента, который стал жертвой такого мощного DDoS.

Рост атак в несколько раз всего за один квартал настораживает экспертов. И хотя пиковый трафик относительно невелик по сравнению с тем, который был зарегистрирован в первом квартале (421 Гбит/с), налицо явное увеличение средней силы атак. Она росла примерно на 10% в трёх предыдущих кварталах, но подскочила в 3,47 раза в последнем квартале, пишет xakep.ru.

Это означает, что в этом году защитные системы должны выдерживать трафик как минимум 15 Гбит/с, чтобы обеспечивать клиенту надёжную защиту от большинства атак.

Как показано на диаграмме вверху, более половины всех DDoS-атак относятся к категории UDP-флуда.

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