Akamai помогла европейскому банку пережить крупнейшую DDoS-атаку

Akamai помогла европейскому банку пережить крупнейшую DDoS-атаку

Akamai помогла европейскому банку пережить крупнейшую DDoS-атаку

Компания Akamai зафиксировала мощнейшую DDoS-атаку на один из европейских банков. По словам специалистов, которые помогали кредитной организации сдерживать атаку, пик её мощности составил 809 миллионов пакетов в секунду.

Akamai не раскрыла имя банка из соображений конфиденциальности клиента. В компании лишь уточнили, что атака произошла 21 июня.

«21 июня 2020 года нам удалось сдержать крупнейшую DDoS-атаку, когда-либо зафиксированную на платформе Akamai. Злоумышленники смогли генерировать 809 миллионов пакетов в секунду, их целью стал европейский банк», — гласит пост в блоге Akamai.

Специалисты считают, что данную атаку можно смело ставить в ряд с самыми мощными DDoS за всю историю. Предыдущий рекорд, зафиксированный платформой Akamai, в два раза уступает последней вредоносной кампании.

Экспертов также поразила невероятная скорость, с которой DDoS удалось выйти на пик. Путь от нормального показателя трафика до 418 Gbps атака прошла всего за несколько секунд. На пик же DDoS вышла спустя две минуты.

В Akamai уточнили, что длительность атаки не превысила десяти минут. Предполагается, что за DDoS стоит новый ботнет, поскольку в процесс было вовлечено большое количество IP-адресов, ранее не фигурировавших в подобных операциях.

Напомним, что на прошлой неделе о рекордно мощной DDoS-атаке рассказала компания Amazon. Интернет-гиганту удалось зафиксировать уровень в 2,3 Tbps.

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