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.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru