Мощные DDoS-атаки поразили сети Amazon, SoftLayer и Telecom

Мощные DDoS-атаки поразили сети Amazon, SoftLayer и Telecom

Мощные DDoS-атаки поразили сети Amazon, SoftLayer и Telecom

Последние 30 дней исследователи Radware наблюдали за активностью преступников, организовывающих DDoS-атаки. В частности, специалисты отметили кибероперации, направленные против корпораций.

По словам представителей Radware, с помощью DDoS-атак вида «TCP reflection» киберпреступники смогли пробить защиту таких гигантов, как Amazon, SoftLayer (филиал IBM) и Telecom.

Первая крупная кампания, запущенная злоумышленниками в октябре, «положила» сеть Eurobet. Позже в том же месяце мультивекторные атаки поразили финансовые и телекоммуникационные компании в Италии, Южной Корее и Турции.

«За 24 часа злоумышленники отправили миллионы пакетов TCP-SYN, в операции участвовали около 7 тысяч IP-адресов. В основном атаки шли на порты 22, 25, 53, 80 и 443», — комментирует активность преступников команда Radware.

Большинство атакованных сетей не смогли грамотно ответить на вредоносные запросы, что привело к сбою в работе ретрансляции TCP.

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