Imperva отразила вымогательскую DDoS-атаку в 2,5 млн запросов в секунду

Imperva отразила вымогательскую DDoS-атаку в 2,5 млн запросов в секунду

Imperva отразила вымогательскую DDoS-атаку в 2,5 млн запросов в секунду

Калифорнийская ИБ-компания Imperva сообщила о новом успехе: ее прокси-фильтры в рекордные сроки погасили DDoS-поток прикладного уровня, на пике достигший 2,5 млн запросов в секунду (rps). Нападавшие использовали ботнет и требовали плату за прекращение атаки.

Этот инцидент также примечателен тем, что требование выкупа было озвучено не только перед началом атаки, но и многократно — в составе URL вредоносных запросов, подаваемых на сервер жертвы (клиента Imperva).

 

За два дня эксперты насчитали более 27 млн мусорных запросов с подобными вставками. Иногда URL содержали ссылку на файл с аналогичным текстом, загруженный на notepad.com. Избранная тактика преследовала единственную цель — заставить жертву платить под угрозой потери репутации и в итоге позиций на фондовом рынке.

Имя REvil вымогатели, видимо, упоминали, чтобы придать больше веса свои словам, хотя эксперты не исключают, что автором DDoS могла быть и сама печально известная группировка.

 

Наблюдаемые залпы дидосеров были очень короткими. Самый сильный из них (до 2,5 Mrps) длился меньше минуты; за это время защитные решения Imperva суммарно заблокировали более 64 млн вредоносных запросов.

Под удар попал не только основной сайт мишени, но и множество второстепенных. Атаки, создававшие дополнительную нагрузку на TCP-каналы до 1,5 Гбит/с,  продолжались несколько дней. Вымогатели меняли векторы для обхода защиты, увеличивали сумму выкупа, поторапливая жертву, но ничего так и не добились.

Согласно наблюдениям, мусорный трафик создавали 34 815 источников, выдававших себя за браузер пользователя или Google-бот. Наибольшую активность проявляли участники DDoS из США, Китая, Бразилии, Индии, Колумбии и России; засветившиеся IP-адреса в этих странах в среднем отослали по 2 млн вредоносных запросов.

 

В Imperva с большой долей уверенности предположили, что вымогатели использовали ботнет Mēris, способный создавать и более внушительные DDoS-потоки. Позднее были зафиксированы еще несколько похожих атак — на ритейлеров и операторов связи в США и Европе. Для уплаты выкупа каждой жертве назначался свой биткоин-кошелек.

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