В период пандемии DDoS-атаки на сервисы ставок на спорт выросли в 3 раза

В период пандемии DDoS-атаки на сервисы ставок на спорт выросли в 3 раза

В период пандемии DDoS-атаки на сервисы ставок на спорт выросли в 3 раза

Qrator Labs представила результаты исследования динамики атак и изменений трафика онлайн-ресурсов компаний из различных сфер бизнеса во время в период распространения коронавируса. Отчёт подготовлен на основе статистики, собранной по клиентам Qrator Labs за февраль-март 2020 года.

Распространение вируса COVID-19 по всему миру, а также карантин, в условиях которого оказались многие российские регионы, заметно сказались на характере интернет-трафика: объем трафика многих ресурсов существенно сократился, в то время как интерес аудитории переключился на ряд других сервисов, которые стали испытывать пиковые нагрузки.

Изменение статистического профиля трафика носило достаточно плавный характер, обусловленный изменениями в экономике страны и мира.

Основным фактором роста трафика в марте в России стали видеосервисы, включая как известные ресурсы, так и пиратские сайты. Развлекательный контент пользуется сейчас большим спросом у людей, вынужденных постоянно находиться дома: многие смотрят фильмы и сериалы в свободное время, что заметно увеличивает нагрузку на ресурсы компаний, предоставляющих подобные услуги.

Вслед за ростом популярности видеосервисов резко стала расти онлайн-реклама (на 17,92%) – многие смотрят кино на пиратских сайтах, где размещается большое количество рекламных роликов.

Отдельно обращает на себя внимание рост трафика у религиозных сервисов – от 30% до 500%. Возможно, это связано с тем, что многие верующие люди, находящиеся дома, участвуют в службах по видеосвязи, а также активно интересуются взглядом духовенства на происходящее.

Характерно, что трафик туристических компаний, операторов, авиа- и железнодорожных перевозчиков в целом сократился ненамного – на 0,78% – граждане продолжают приобретать и использовать билеты на перелёты и поездки внутри страны, а также, по всей видимости, пытаются вернуть себе деньги на отменённые рейсы и туры, купленные на ближайшее время. Существенное падение в секторе конкретно туроператоров и туркомпаний в целом компенсируется более интенсивной, чем в феврале, рекламой авиа- и железнодорожных перевозок. Заметный спад отмечается в медицинском секторе — 8,59% — однако стоит заметить, что просадка спроса и, соответственно, трафика в основном коснулась услуг платной косметологической медицины. На 1,70% также упал трафик сайтов недвижимости и на 1,88% – тематических и профессиональных социальных сетей.

Вслед за отменой (или переносом) большинства ключевых спортивных событий — от Олимпиады до автогонок в классе Формула-1 — снизился интерес к сервисам ставок на спорт (–4,92%), при этом DDoS-атаки на эту категорию бизнеса выросли практически в три раза. Это, по всей видимости, является наглядной иллюстрацией того, как в условиях кризиса и сокращающегося рынка некоторые игроки прибегают в том числе к внерыночным методам конкурентной борьбы. Аналогичная ситуация на рынке электронной коммерции и онлайн-магазинов — рост числа атак на 183%.

Более агрессивный рост числа атак, по сути, продемонстрировал только сектор онлайн-курсов и сервисов дистанционного обучения (почти в 4 раза). Это легко объясняется агрессивным нежеланием учеников продолжать своё образование в школах и высших учебных заведениях в онлайн-формате. Нагрузка на сайты онлайн-образования при этом увеличилась всего на 2,88%, даже в условиях того, что многие компании сделали свои уроки и программы бесплатными на время эпидемии. Рост трафика в секторе цифрового образования оказался не сравним с ростом развлекательного контента (5,32%).В условиях начавшегося кризиса и роста экономических рисков многие обратили свое внимание на валютные рынки. Вследствие этого сектор криптобирж и Forex продемонстрировал в марте существенный рост (+5,56% и +3,13%, соответственно). Ресурсы микрофинансовых организаций также стали пользоваться повышенным спросом среди населения.

Увеличился трафик кассовых аппаратов. В основном, рост был сконцентрирован в периоде с 1 по 21 марта (до 7%). Во-первых, на этот период пришёлся ажиотаж в закупке продуктов первой необходимости; во-вторых, поскольку через наличные деньги может передаваться коронавирус, российские пользователи стали большее количество операций выполнять с помощью банковских карт — что, вероятно, увеличило налоговую нагрузку на ряд магазинов и всё ещё функционировавший в этом периоде ресторанный бизнес. В последнюю неделю марта трафик кассовых аппаратов снижался, оставаясь при этом по-прежнему выше февральского уровня (см. также исследование компании Эвотор: https://vc.ru/finance/118955-evotor-v-pervuyu-nerabochuyu-nedelyu-upal-o...). Естественным следствием закрытия ресторанов стал также общий спад в сфере купонного бизнеса (–5.82%).

Таблица 1. Изменение трафика онлайн-ресурсов Рунета в период распространения коронавируса

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