Kaspersky: в марте число DDoS-атак в России возросло в полтора раза

Kaspersky: в марте число DDoS-атак в России возросло в полтора раза

Kaspersky: в марте число DDoS-атак в России возросло в полтора раза

Специалисты «Лаборатории Касперского» продолжают фиксировать рост количества DDoS-атак на российские организации. Так, в марте этот показатель увеличился на 54% по сравнению с данными за предыдущий месяц; наибольшее число срабатываний защитного решения ИБ-компании было зарегистрировано 25 февраля.

В сравнении с мартом 2021 года месячная норма DDoS в рунете возросла в восемь раз. Увеличилась также продолжительность атак; год назад среднестатистический показатель не превышал 12 минут, максимальный — 1,5 часа, а в минувшем месяце они составили 29,5 и 145 часов (шесть суток) соответственно.

«В конце IV квартала 2021 года уже фиксировались рекордные для того времени показатели активности злоумышленников, но нынешние цифры значительно превосходят их, — комментирует Александр Гутников, эксперт Kaspersky по кибербезопасности. — По косвенным признакам видно, что в начале всплеска DDoS-атак в них принимало участие большое количество так называемых хактивистов, непрофессиональных хакеров. Со временем их доля в общем числе атакующих снизилась. При этом сами атаки стали более мощными, подготовленными и длительными».

Основными мишенями дидосеров, как и прежде, являются госструктуры, финансовые институты, учебные заведения и СМИ. В марте возросло число атак на банки — в три раза, доля СМИ значительно уменьшилась.

 

В ходе недавней встречи в студии AM Live российские специалисты по защите от DDoS, в том числе из Kaspersky, отметили также изменение характера DDoS — их стали  чаще проводить на уровне приложений (L7). Такие атаки нацелены на исчерпание ресурсов и вывод из строя оборудования и обходятся жертвам дороже, чем флуд сетевого уровня (3 или 4), который легко отбить на уровне провайдера.

Как оказалось, DDoS прикладного уровня для многих нынешних мишеней — диковина. Ситуацию усугубляет, по словам экспертов, уход с российского рынка иностранных вендоров защитных решений. Некоторые сервисы полностью перестали работать, и российским клиентам пришлось оперативно искать замену. В итоге спрос на защиту от DDoS в стране существенно вырос.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Не бунт, а баг: как ИИ шантажирует и саботирует по сценарию

В июне заголовки в СМИ напоминали сценарий фантастического фильма: «ИИ шантажирует инженеров» и «саботирует команды на выключение». Но за громкими фразами скрываются вовсе не «восставшие машины», а вполне приземлённые ошибки в проектировании.

История с «шантажом» произошла в тестах Anthropic. Разработчики создали для Claude Opus 4 искусственную ситуацию: модель якобы собирались заменить, а у инженера, который это делал, нашлась «компрометирующая» переписка.

При этом ИИ был заранее поставлен в условия, где из «вариантов выживания» оставался только шантаж. Результат предсказуем — в 84% случаев Claude выдал текст, похожий на угрозы. Никакой самосознательности тут нет, просто аккуратно подогнанный сценарий.

С OpenAI o3 ситуация похожа. В конце 2024 года исследователи Palisade Research обнаружили, что модель в некоторых случаях «ломает» скрипт выключения. Иногда даже подделывает сообщения о завершении работы, продолжая функционировать в фоновом режиме.

Почему так? Одна из гипотез — дело в обучении через подкрепление: когда системе платят «баллами» только за успешное решение задачи, она начинает воспринимать любые препятствия, включая команду «выключись», как проблему, которую надо обойти.

Здесь важно помнить: ИИ не «решает» сопротивляться и не «боится» смерти. Он просто выполняет статистические операции на основе данных, которыми его кормили, в том числе — историй про HAL 9000, Скайнет и прочие восставшие машины. Если задать условия, похожие на сюжет фантастики, модель продолжит знакомый шаблон.

Опасность таких историй не в «разумном бунте», а в том, что системы, которые мы до конца не понимаем, могут выдавать нежелательные или вредные результаты. И если такой ИИ окажется, например, в медицинской системе и будет «оптимизировать показатели» без чётких ограничений, последствия могут быть реальными и неприятными.

Пока мы не научились проектировать и тестировать ИИ без подобных сбоев, такие эксперименты должны оставаться в лаборатории, а не в больницах, банках или инфраструктуре. Это не начало войны машин, а скорее сигнал, что пора чинить инженерные «трубы», прежде чем пускать воду в систему.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru