Продемонстрирована DDoS-атака на основе JavaScript

Продемонстрирована DDoS-атака на основе JavaScript

Два года назад на конференции Black Hat исследователи Иеремия Гроссман (Jeremiah Grossman) и Мэтт Йохансен (Matt Johansen) из WhiteHat Security объяснили, как хакеры теоретически могут использовать сеть онлайн-рекламы для распространения вредоносных JS-скриптов эффективно и быстро.

В зависимости от того, сколько денег хочет потратить злоумышленник, он может сделать практически все, от атак побочной загрузкой и отправления поискового движка до DDoS-атак. «В случае DDoS-атаки менее чем за $10 мы можем очень быстро убить один сервер Apache и продержать его таким долгое время, — рассказывал Гроссман Threatpost в 2013 году. — Я не знаю, сколько бы нам стоила атака, будь там хорошая DDoS-защита, но определенно не $100. Это значит, что кто угодно без DDoS-защиты уязвим перед 10-долларовой атакой, которая может положить его сервис».

Тактика использования JavaScript для поражения цели медленно смещается из теории в практику, учитывая исследование Great Cannon, проведенное в этом году Citizen Lab, а также JavaScript-атаку против 8chan, которую проводили через вредоносные файлы изображений, размещенные на Imgur. В пятницу CloudFlare описала объемную атаку против неназванного клиента, которая, как предполагается, могла быть проведена с использованием мобильной рекламной сети. Исследователь Марек Майковский (Marek Majkowski) сообщил, что flood-атака достигла уровня 275 тыс. HTTP-запросов в секунду, приблизившись к 1,2 млрд запросов в час, в течение четырехчасового периода, передает uinc.ru.

Большая часть запросов пришла с мобильных браузеров, расположенных в Китае. «Нет способа узнать наверняка, почему так много мобильных устройств посещало атакуемую страницу, но наиболее вероятным вектором распределения кажется рекламная сеть, — написал Майковский. — Вполне вероятно, что пользователями были загружены рекламные баннеры, содержащие вредоносный JavaScript. [Эти] рекламные модули, скорее всего, были показаны в виде iframe в мобильных приложениях или в мобильных браузерах, когда люди просто листали Интернет».

Майковский заявил, что это не относится к типу атак с внедрением пакетов. Вместо этого, скорее всего, мобильные браузеры пользователей получили iframe с рекламными баннерами, запрошенными из мобильной рекламной сети. Сети перенаправляют запросы к вредоносным сторонним сайтам, которые выиграли соревнование за слот. Пользователь получает страницу, содержащую вредоносный JavaScript, который отправляет flood- или XHR-запросы в адрес атакуемого веб-сайта.

«Кажется, самая большая трудность не в создании JavaScript, а в эффективном распространении его. Поскольку эффективный способ распространения имеет решающее значение для генерирования больших объемов, но до сих пор я не видел значительных объемов, сгенерированных браузерами, — сказал Майковский. — Атаки вроде этой формируют новый тренд. Они представляют собой большую опасность: защита от такого типа атаки для операторов небольших веб-сайтов может представлять проблему».

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru