Новый DDoS-фильтр защитит от хакерских атак

Новый DDoS-фильтр защитит от хакерских атак

Технология защиты против DoS-атак , осуществляемых против компьютерных сетей, серверов и систем облачных вычислений, может существенно повысить безопасность государственных, коммерческих и образовательных структур. Свою разработку в этой области предложили исследователи из Университета Аубурна (Auburn University), Алабама. Атаки DoS и DDoS делают сетевой ресурс недоступным для пользователей. Обычно цель такого нападения лежит в коммерческой плоскости и заключается в снижении репутации ресурса, уменьшении его клиентской базы, перенаправлении на ложный адрес, получении доступа к закрытой информации и тому подобное.

Атака подразумевает получение целевым сервером ложных запросов из внешней сети (интернета). В случае DDoS запросы формируются множеством компьютеров, чьи владельцы часто не подозревают о характере сетевой активности своих инфицированных вредоносным ПО машин. В результате "жертва", будь это вебсайт, почтовый сервер или база данных не сможет своевременно ответить на легитимный трафик, обрабатывая ложный, и станет недоступной извне. Методы противостояния заключаются в конфигурировании программного и аппаратного обеспечения для фильтрации подозрительного потока данных и распознавания его признаков по определённым "отпечаткам". Тем не менее, фильтры часто расположены на тех же серверах, которые подвергаются нападению, поэтому при массивной DDoS-атаке вычислительные ресурсы истощаются.

Инженеры компьютерных систем Джон Ву, Тонг Лю, Энди Хуанг и Дэвид Ирвин придумали фильтр против DoS-атак, который обходит проблему путём применения нового пассивного протокола для обоих участников обмена трафиком: пользователя и ресурса. Разработка "Основанный на идентичности фильтр контроля доступа с защитой конфиденциальности" (Identity-Based Privacy-Protected Access Control Filter, IPACF) блокирует потоки данных к защищаемым компьютерам, серверам идентификации (AS) и другим машинам, позволяя пользователям с верным паролем беспрепятственно работать с веб-ресурсами. Компьютер пользователя должен передать некое сгенерированное для фильтра значение серверу для быстрой проверки. Оно представляет собой одноразовый сформированный закрытый ключ, отправляемый вместе с идентификатором. Атакующий не может подобрать обе величины корректно, и ложные пакеты данных не пропускаются.

Препятствие в использовании дополнительной информации для проверки подлинности запросов заключается в затрачиваемых на процесс вычислениях. Однако исследователи протестировали, насколько приемлемо IPACF справляется с массивными DDoS-атаками, смоделированными на сети из 1000 узлов с пропускной способностью 10 Гбит/с. Они обнаружили, что сервер испытывает незначительную нагрузку, время задержки ответа также ненамного возрастает и дополнительная вычислительная мощность почти не требуется, даже когда весь 10-Гбит канал заполнен DDoS-пакетами. У IPACF уходит 6 наносекунд на признание пакета данных ассоциированным со злонамеренным трафиком.

источник 

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru