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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru