Для DoS-атаки нового типа достаточно одного компьютера

Для DoS-атаки нового типа достаточно одного компьютера

Эксперт в области информационной безопасности Роберт Хансен сконструировал инструмент, пригодный для проведения DoS-атак нового поколения. Инструмент Slowloris использует обнаруженную уязвимость в архитектуре серверов Apache и других популярных веб-серверов.

В отличие от обычных DoS-атак, которые позволяли "повесить" любой сайт путем бомбардировки сервера пакетами данных и возникающих как следствие перегрузки каналов связи, Slowloris позволяет добиться тех же результатов путем отправки относительно небольшого количества пакетов.

Для организации стандартных DoS-атак требуется большое количество вычислительных ресурсов. Зачастую для блокирования единственного сайта задействуются тысячи компьютеров, скомпрометированных злоумышленниками. Технология Slowloris обладает минимальными требованиями к ресурсам. Роберт Хансен утверждает, что для начала атаки потребуется всего тысяча пакетов. Впоследствии для поддержания сайта в нерабочем состоянии достаточно будет отправлять от 200 до 300 пакетов в минуту. С этой задачей с легкостью справится стандартный персональный компьютер.

Атака Slowloris заставляет атакуемый сервер обслуживать большое количество открытых соединений путем непрерывной отправки незавершенных HTTP-запросов. В случае, если такие запросы отправляются с нужной периодичностью, сервер Apache надолго «погружается в раздумья», ожидая завершения каждого из открытых соединений. При этом сервер не перегружен – процессор может оставаться относительно свободным, просто он не обслуживает следующие подключения и запросы.

Дело в том, что веб-серверы, подобные Apache, предусматривают ограничение на число одновременно открытых подключений. Хансен утверждает, что разработанная им методика может с успехом использоваться для блокирования серверов Apache 1.x, Apache 2.x, dhttpd, GoAhead WebServer и Squid. При этом Slowloris не представляет особой опасности для серверов IIS6.0, IIS7.0 или lighttpd. Эти решения оснащены эффективными механизмами распределения нагрузки и используют «пулы рабочих потоков» (worker pool), позволяющие удерживать любое количество открытых соединений при наличии свободных ресурсов.

Хансен связался с разработчиками Apache и предупредил их об опасности.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru