Лаборатория Касперского проанализировала DDoS-атаки начала 2016 года

Лаборатория Касперского проанализировала DDoS-атаки начала 2016 года

Лаборатория Касперского проанализировала DDoS-атаки начала 2016 года

«Лаборатория Касперского» проанализировала основные тенденции развития DDoS-атак в первом квартале 2016 года и выяснила, что их длительность уменьшается, а частота и сложность растет. Так, около 70% атак прошедшего периода длились не более четырех часов, а самая долгая атака продолжалась 8 дней, в то время как в последнем квартале 2015 года — почти две недели.

При этом увеличилось максимальное число атак на один ресурс: в этом квартале их было 33, а в прошлом — 24.

В первом квартале Россия осталась в пятерке стран, ресурсы которых наиболее часто подвергаются атакам с помощью ботнетов. Кроме того, в этот список вошла Украина — ранее она не была столь популярной целью DDoS-атак. Общее количество атакованных стран увеличилось с 69 до 74, а подавляющее большинство атак, как и в конце прошлого года, пришлось всего на 10 стран — лидерами по этому показателю остаются Китай, Южная Корея и США.

Простые в реализации и дешевые атаки, например, направленные на забивание канала связи, постепенно уступают место более сложным и целевым, таким как атаки на приложения. Распространенным примером атак на приложения являются попытки вывести из строя сайты под управлением WordPress, для чего злоумышленники часто эксплуатируют технологию Pingback. Она позволяет уведомить автора веб-поста, что кто-либо в Интернете ссылается на его контент. Включение данной функции на ресурсе под управлением WordPress приводит к тому, что все ссылки в опубликованных на этом сайте материалах отправляют запросы на сайты-оригиналы. Перегрузка огромным числом запросов приводит к нарушению работы сайта-оригинала.

Тем не менее атаки, направленные на забивание канала связи, пока еще сохраняют свою актуальность. Несмотря на то что их число снизилось по сравнению с прошлым годом, вчетверо выросла их максимальная мощность — эту меру предпринимают киберпреступники, чтобы преодолеть защиту со стороны интернет-провайдеров и поставщиков решений по кибербезопасности.

«Сегодня практически все телекоммуникационные компании научились отражать наиболее распространенные и, как правило, простые с точки зрения реализации типы DDoS-атак. В результате киберпреступники наращивают вычислительные ресурсы и начинают обращаться к более сложным и дорогим, но эффективным способам. Хороший пример — атака на приложение. Вычислить ее в потоке обращений настоящих пользователей можно только с помощью надежного защитного решения с интеллектуальным алгоритмом фильтрации «мусорных» запросов, которое поможет сделать атаку финансово нерентабельной для преступников. Компании, особенно те, для бизнеса которых доступность онлайн-сервисов является ключевым требованием, больше не могут полагаться только на возможности интернет-провайдера», -— комментирует Алексей Киселев, менеджер проекта Kaspersky DDoS Prevention «Лаборатории Касперского». 

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