Количество DDoS-атак выросло на 30 процентов

Количество DDoS-атак выросло на 30 процентов

Значительное увеличение числа DDoS-атак зафиксировала в третьем квартале текущего года компания DDoS-GUARD. Как отмечают специалисты компании, выросла также мощность атак.

В III квартале этого года было зафиксировано на 30 % больше атак по сравнению с предыдущим периодом, сообщает компания DDoS-GUARD. В среднем за сутки система защиты выдерживала 130 атак, т.е. 5 атак в час. При этом значительно, на 29 %, увеличилось количество мощных (объемом 100 Гб/сек и более) ddos-атак. Мегамощных (более 200 Гб/сек) атак было зафиксировано всего 7.

Специалисты компании отмечают, что DDoS-атаки становятся мощнее и сложнее, т.к. злоумышленники используют для их организации выделенные серверы. С другой стороны, сервер не способен обеспечить беспрерывный мощный поток трафика на ресурс жертвы в течение долгого времени, поэтому атаки стали короче.

Самая внушительная атака, зафиксированная в III квартале, превысила пиковую мощность в 220 Гбит/сек, но длилась всего лишь 15 минут. По сравнению со II кварталом 2015 года, средняя продолжительность атаки упала на 16 %, в то время как средняя мощность выросла на 8 %. Прогноз на ближайшее будущее, который дают специалисты компании на основе статистики: мощность атак будет расти, а их длительность снижаться. Всплеск активности злоумышленников ожидается традиционно на новогодние праздники. В зоне особого риска — торрент-трекеры и хостинг-провайдеры.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru