Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached

Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached

Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached

В среду, 28 февраля, крупнейший веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки Github стал жертвой массированных DDoS-атак, которые привели к сбою, сделав сайт Github.com недоступным.

Первая фаза атаки поразила Github 1,35 терабитами в секунду (Тбит/с), а на втором этапе система мониторинга сети Github зафиксировала 400 Гбит/с. Атака продолжалась более 8 минут, эксперты утверждают, что это самая масштабная DDoS-атака, которую им приходилось наблюдать.

К счастью, сайт был недоступен только несколько минут, представители Github утверждают, что Akamai удалось отбить атаку. Однако специалисты обеспокоены масштабом подобной атаки, они полагают, что в будущем такие атаки будут совершаться регулярно.

«Весьма вероятно, что эта рекордная по масштабам атака скоро перестанет быть рекордной, так как ей на смену придут новые, более мощные», — пишет Akamai в блоге.

В случае Github такая массированная атака стала возможна благодаря уязвимости Memcached, о которой мы на днях писали. По мнению исследователей, реализация протокола UDP в Memcached является неправильной, и любой может совершить крупную атаку DDoS без каких-либо проблем.

В своем блоге представитель Github Сэм Коттлер подтвердил, что атака была совершена с помощью уязвимости Memcached.

«Уязвимость и неправильная конфигурация в этом случае стали причиной такой масштабной атаки, коэффициент усиления составлял до 51 000, это значит, что для каждого байта, отправленного злоумышленником, до 51 КБ направлялись точно к цели», — пишет Коттлер.

Чтобы смягчить воздействие атак, Github решил использовать Akamai Prolexic, который должен обеспечивать управляемую защиту от DDoS. Более того, представители Github извинились перед пользователями, а также заверили их, что ни при каких условиях пользовательские данные не подверглись риску. Компания обещает улучшить безопасность для решения таких масштабных кибератак.

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