Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, и Яндекс.Облако, публичная облачная платформа от российской интернет-компании Яндекс, представляют новый сервис  Yandex DDoS Protection для защиты приложений, размещенных в облачной инфраструктуре, от DDoS-атак.

Yandex DDoS Protection подключается в момент создания облачного ресурса и  применяется к публичным IP-адресам виртуальных машин, сетевых балансировщиков и хостов баз данных, размещенных в Яндекс.Облаке.

Весь входящий трафик защищаемых ресурсов проходит через узлы фильтрации сети Qrator и анализируется вне зависимости от наличия атаки, после чего очищенный трафик перенаправляется на защищаемый ресурс. Yandex DDoS Protection автоматически «очищает» трафик на 2-м и 3-м уровнях сетевой модели OSI, а также защищает от атак вида SYN-флуд.

Постоянный мониторинг позволяет определить нормальный профиль трафика для каждого ресурса и быстро обнаружить DDoS-атаку практически в реальном времени без вмешательства пользователя.

Yandex DDoS Protection сочетает в себе возможности внешней опорной сети Qrator и оборудования, размещенного непосредственно в сети облака. Площадки фильтрации Qrator, развернутые в инфраструктуре Яндекс.Облака,  гарантируют полную очистку трафика, генерируемого локально, в национальном сегменте Интернета, от «мусора» и аномалий. Задачу по защите ресурсов облака от атак, трафик которых генерируется в других странах мира, решает основная сеть  Qrator, обладающая многотерабитной пропускной способностью и возможностями пакетной обработки большой емкости для мгновенной фильтрации самых распространенных DDoS-атак.

«В разработку нового проекта с Яндекс.Облаком мы вложили весь свой опыт, накопленный за годы исследовательской деятельности по анализу интернет-трафика и построению отказоустойчивой распределенной сети. Ключевая цель нашего сотрудничества с ведущей облачной платформой – объединение усилий по созданию доступного сервиса защиты от DDoS-атак, воспользоваться которым сможет большое число клиентов, размещающих свои приложения в облачной инфраструктуре, – комментирует Александр Лямин, основатель и генеральный директор Qrator Labs. – Наше партнерство с Яндекс.Облаком носит долгосрочный характер. В планах – дальнейшее масштабирование системы и развертывание дополнительных площадок фильтрации в инфраструктуре Яндекс.Облака для развития функционала предоставляемого сервиса».

«Уровень запросов наших пользователей к возможностям по защите своей инфраструктуры в Облаке достаточно высокий. Понимая это, мы выделяем безопасность в отдельный приоритет. Наше сотрудничество с Qrator Labs позволило предоставить широко известную и популярную услугу защиты от атак DDoS в формате сервиса, интегрированного в платформу Яндекс.Облако и доступного пользователям по одному клику», – прокомментировал Олег Коверзнев, директора по развитию бизнеса Яндекс.Облако.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru