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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru