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

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru