Qrator Labs нейтрализовала волну высокоскоростных DDoS-атак на QIWI

Qrator Labs нейтрализовала волну высокоскоростных DDoS-атак на QIWI

Qrator Labs нейтрализовала волну высокоскоростных DDoS-атак на QIWI

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, зафиксировала факт высокоскоростных DDoS-атак на веб-ресурсы группы QIWI с использованием техники LDAP-амплификации и SYN-флуда.

В четверг, 24 января, платежный сервис QIWI подвергся DDoS-атаке скоростью 200 Гбит/сек (~10 миллионов пакетов в секунду) в пике с комбинацией векторов LDAP-амплификации и SYN-флуда.

Техника атаки типа Amplification (усиление) заключается в том, что на сервер, содержащий сервис-усилитель, отправляется запрос, который этим сервером многократно тиражируется и направляется на веб-ресурс жертвы. В данном случае для усиления атаки использовался протокол LDAP. При осуществлении SYN-флуда происходила отправка большого количества SYN-запросов (запросов на подключение по протоколу TCP) в достаточно короткий срок.

Qrator Labs зафиксировала три волны атаки: первые две – LDAP amplification flood, третья – SYN флуд. Весь трафик данной атаки был пойман сетью фильтрации Qrator в основном в Западной Европе и США. Атака длилась всего 8 минут, и в дальнейшем никаких попыток ее возобновить не возникало.

«Несмотря на то что техника LDAP amplification была описана в 2016 году и атаки с использованием данного вектора были зафиксированы в течение двух прошлых лет, тенденция к росту частоты и полосы атак с задействованием незащищенных LDAP-сервисов впечатляет. По масштабу источников и полосе это была рекордная атака с задействованием протокола LDAP», – комментирует Артем Гавриченков, технический директор Qrator Labs. – «За последние 12 месяцев это уже 6-й замеченный нами случай атаки с использованием LDAP – еще одного полезного протокола, оказавшегося некорректно настроенным и, как следствие, уязвимым. Предыдущая атака типа LDAP amplification длилась менее 3 минут на полосе порядка 120 Гб/сек. В следующий раз злоумышленники могут найти столько уязвимых ресурсов, что хватит на очередной рекорд».

«Это не первая крупная атака, которую мы успешно отразили вместе с Qrator Labs», – подчеркивает технический директор QIWI Кирилл Ермаков. – «Но данный случай привлек наше внимание комбинацией большого объема трафика и LDAP Amplification, что является весьма необычным сочетанием. Я полагаю, что те компании, кто не озаботился геораспределенной защитой от DDoS, могут серьезно пострадать, если на их оборудование придет 200 гигабит в секунду вредоносного трафика. Это уже не малозначительные атаки в 2-3 гигабита, на которые сегодня даже не стоит обращать внимание, а полноценная попытка повлиять на работу компании».

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru