Qrator Labs зафиксировала ряд DDoS-атак, под которые попала QIWI

Qrator Labs зафиксировала ряд DDoS-атак, под которые попала QIWI

Qrator Labs зафиксировала ряд DDoS-атак, под которые попала QIWI

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, зафиксировала факт высокоскоростных DDoS-атак на крупнейшие веб-ресурсы с использованием техники амплификации на основе memcache (программное обеспечение, реализующее сервис кэширования данных в оперативной памяти на основе хеш-таблицы).

С 23 по 27 февраля 2018 года по всей Европе прокатилась волна memcache амплифицированных DDoS-атак. Техника такой атаки заключается в прослушивании злоумышленниками UDP-трафика при условии установки параметров memcache по умолчанию, то есть фактически используется UDP-флуд – отправка множества поддельных UDP-пакетов в единицу времени от широкого диапазона IP-адресов.

Проблемы с безопасностью memcache известны как минимум с 2014 года, однако в 2018 году эта уязвимость проявилась особенно ярко: в ночь с 25 на 26 февраля специалисты Qrator Labs наблюдали ряд memcache амплифицированных DDoS-атак по всему интернету, включая атаки на крупнейшие в России сетевые ресурсы.

В 2017 году группа исследователей из китайской OKee Team рассказала о возможности организации подобных атак, указав на их потенциально разрушительную мощность.

За прошедшие несколько дней множество источников подтвердили факт атаки амплифицированными ответами от memcache ресурсов, с вкраплениями ответов от DNS и NTP. Источниками этих spoofed-атак стал крупный провайдер OVH и большое количество меньших интернет-провайдеров и хостеров.

Один из клиентов компании Qrator Labs – платежная система QIWI подтверждает факт успешно нейтрализованной атаки полосой 480 Гбит/сек UDP трафика по своим ресурсам от скомпрометированных memcache амплификаторов.

«Современные техники осуществления DDoS-атак не стоят на месте. Все чаще мы фиксируем появление новых «брешей» в инфраструктуре интернета, которыми с успехом пользуются злоумышленники для реализации нападений. Атаки с использованием memcache, скорость которых достигала нескольких сотен Гб/с, стали тому подтверждением, —  комментирует генеральный директор и основатель Qrator Labs Александр Лямин. — Уязвимых memcache ресурсов в интернете огромное количество, и мы настоятельно рекомендуем техническим специалистам производить корректную настройку memcache, не забывая об установках по умолчанию. Это поможет избежать прослушивания всего UDP-трафика, отправляемого на сервер, и снизить вероятность проведения DDoS-атак».

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