Imperva: Более 75% жертв DDoS-атак были атакованы повторно

Imperva: Более 75% жертв DDoS-атак были атакованы повторно

Imperva: Более 75% жертв DDoS-атак были атакованы повторно

Компания Imperva опубликовала отчет, в котором отчетливо видно увеличение числа DDoS-атак за второй квартал 2017 года. По словам компании, более 75% целей были поражены повторно, когда в 2016 году этот показатель составлял лишь 43,2%.

«Мы увидели увеличение числа повторных атак прикладного уровня. В общей сложности 75,8 процента атакованных сайтов пострадали от повторных нападений, что является самым большим показателем, отмеченным нами за последнее время», - говорится в отчете.

Во втором квартале 2017 года исследователи наблюдали в неделю 973 атаки прикладного уровня, а самая большая атака достигла в пике 350 Гбит/с.

Также эксперты отметили увеличение количества сложных атак, например, многовекторные DDoS-атаки составили 40,5% от общего числа, в прошлом квартале было 29%. Примечательно, что наблюдались в основном короткие атаки, 91,7% длились менее часа. Сама продолжительная атака во втором квартале длилась более 147 часов.

Наиболее атакуемой страной по данным отчета выступает США, 79,7% всех атак были направлены против этой страны, а Китай наоборот оказался самой атакующей страной.

«Китай ответственен за 63 процента всех обнаруженных DDoS-атак» - подчеркивают эксперты.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru