Правоохранители неправильно борются с DDoS-атаками, считают эксперты

Правоохранители неправильно борются с DDoS-атаками, считают эксперты

Правоохранители неправильно борются с DDoS-атаками, считают эксперты

Немецкие и голландские исследователи изучили методы противодействия DDoS-атакам и последствия ликвидации ботнетов. В результате специалисты пришли к выводу, что действия правоохранительных органов зачастую неэффективны.

Вместо того чтобы подавлять операторов DDoS, разрушая инфраструктуру злоумышленников, правоохранители должны сосредоточиться на патчинге уязвимых систем, считают эксперты.

Звучит действительно логично, учитывая, что содержащие уязвимости системы являются первопричиной DDoS-атак.

За время исследования специалисты проанализировали рынок DDoS-услуг и последствия принятых правоохранительными органами мер. Напомним, что американские и европейские спецслужбы ликвидировали в общей сложности 15 крупных сервисов «DDoS-for-hire», позволяющих заказывать атаки такого класса.

«Ликвидация подобных сервисов сразу же снижала напор DDoS-трафика. Однако никакого существенного воздействия на трафик DDoS, доходящий до жертв, действия правоохранителей не оказали. Ощутимого сокращения числа атак также не произошло», — пишут исследователи.

Другими словами, снижалась лишь мощность кибератак, поскольку трафик не доходил до серверов-рефлекторов. Такие серверы злоумышленники используют для «отражения» трафика, а если на них запущен уязвимый протокол, они могут служить и усилителями мощности DDoS.

Таким образом, исследователи сделали вывод, что для эффективного противостояния DDoS-атакам следует в первую очередь сократить количество доступных уязвимых серверов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru