Новая DNS-уязвимость TsuNAME позволяет провести DDoS-атаки уровня страны

Новая DNS-уязвимость TsuNAME позволяет провести DDoS-атаки уровня страны

Новая DNS-уязвимость TsuNAME позволяет провести DDoS-атаки уровня страны

Новая DNS-уязвимость, получившая имя TsuNAME, позволяет атакующим усилить мощность DDoS-атак на авторитативные серверы интернет-провайдеров, государственных и частных организаций, а также всемирно известных техногигантов.

Эксплуатация TsuNAME подразумевает, что злоумышленник первым делом атакует проблемные рекурсивные резолверы, которые в свою очередь загружают авторитативные серверы большим количеством вредоносных DNS-запросов.

«Уязвимые перед TsuNAME резолверы без остановки будут отправлять авторитативным серверам запросы. Если один резолвер не создаст серьёзных проблем, то накопительный эффект от множества таких резолверов может вызвать DDoS-эффект», — объясняют исследователи в области кибербезопасности в отчёте (PDF).

В результате атакуемые авторитативные серверы могут просто упасть, что приведёт к отключению интернета на уровне страны.

«Уязвимость TsuNAME наиболее опасна из-за возможности DDoS-атаки на критическую DNS-инфраструктуру», — пишут специалисты в техническом отчёте (PDF).

Тем не менее, как отметили исследователи, проблема не затрагивает DNS-резолверы Unbound, BIND и KnotDNS.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru