97% DDoS-атак нацелены на Китай, США и Южную Корею

97% DDoS-атак нацелены на Китай, США и Южную Корею

97% DDoS-атак нацелены на Китай, США и Южную Корею

По данным «Лаборатории Касперского», в третьем квартале 2016 года от DDoS-атак пострадали веб-ресурсы в 67 странах мира. Абсолютное большинство их (97%) пришлось всего на три страны: Китай, США и Южную Корею. При этом Китаю «досталось» больше всех – 63% DDoS-атак были нацелены на ресурсы именно этого государства.

На фоне тройки лидеров число атак, зафиксированных в России, выглядит неубедительно, однако по сравнению с предыдущим кварталом оно заметно увеличилось – с 0,8% до 1,1%. 

Между тем Китай бьет рекорды и по другим квартальным показателям. Так, самая долгая атака в отчетном периоде продолжалась 184 часа (7,6 дня) и была нацелена на китайского провайдера. А популярный китайский поисковик стал рекордсменом по числу DDoS-атак на одну и ту же цель – за третий квартал ресурс был атакован 19 раз.    

В целом же эксперты «Лаборатории Касперского» заметили увеличение числа «умных» атак, которые используют защищенные https-соединения и таким образом избегают распознавания защитными системами. Чаще всего при подобных DDoS-атаках злоумышленники создают сравнительно небольшие по объему потоки запросов к «тяжелой» части веб-сайтов – например, к поисковым формам – и отправляют их с использованием https-протоколов, защищенных шифрованием. Системы распознавания и предотвращения DDoS-атак, в свою очередь, зачастую не способны расшифровывать трафик «на лету» и пропускают все запросы на сервер веб-ресурса. Таким образом, запросы атакующих остаются незамеченными, и DDoS-атака становится успешной даже при низкой интенсивности. 

 

Распределение уникальных мишеней DDoS-атак по странам, Q2 2016 и Q3 2016

 

«Стремление владельцев веб-ресурсов к защите информации и повышению уровня приватности, а также удешевление вычислительных мощностей привели к возникновению устойчивой тенденции: классический http заменяется на https, то есть увеличивается доля ресурсов, работающих с использованием шифрования. Разумеется, киберпреступники не могли не попытаться использовать эту ситуацию в своих интересах. Мы полагаем, что количество атак с использованием шифрования будет расти. Намечающаяся тенденция уже сейчас требует от разработчиков систем кибербезопасности в корне пересмотреть подходы к решению проблемы защиты от распределенных атак, поскольку наработанные решения могут оказаться неэффективными уже в ближайшем будущем», – рассказывает Алексей Киселев, руководитель проекта Kaspersky DDoS Prevention в России.

Еще одной тенденцией остается увеличение доли атак с Linux-ботнетов – в третьем квартале она выросла на 8 процентных пунктов и достигла к октябрю 79%. Это отчасти коррелируется с ростом популярности и без того самого распространенного метода SYN-DDoS, для которого Linux-ботнеты являются наиболее подходящим инструментом. Однако на Linux сегодня работают и многие устройства Интернета вещей, например, маршрутизаторы, которые все чаще оказывается замечены в составах различных бот-сетей. Именно поэтому особое внимание экспертов привлекла публикация исходного кода ботнета Mirai, который содержит встроенный сканнер, находящий уязвимые устройства Интернета вещей и включающий их в состав ботнета. 

«Интернет вещей все больше превращается в мощнейший инструмент для злоумышленников, чему способствует пренебрежение информационной безопасностью как со стороны вендоров, так и со стороны пользователей», – отмечает Алексей Киселев. 

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru