Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

Cloudflare зафиксировала HTTPS DDoS мощностью 26 млн запросов в секунду

На прошлой неделе автоматизированные средства защиты CDN-сети Cloudflare выявили и погасили рекордную по мощности DDoS-атаку вида HTTPS flood. Поток мусорных запросов, направленный на сайт клиента компании, на пике показал 26 млн запросов в секунду (requests per second, RPS).

Вредоносные запросы генерировал ботнет из 5067 хостов в сетях облачных провайдеров. По всей видимости, злоумышленники намеренно использовали угнанные виртуальные машины и мощные серверы — они способны создать более внушительный поток, чем IoT-устройства.

В ходе атаки вредоносные боты менее чем за 30 секунд сгенерировали свыше 212 млн HTTPS-запросов. По данным Cloudflare, мусорный поток исходил из 1500+ сетей, расположенных в 120 странах — в основном в Индонезии, США, Бразилии, России и Индии. Около 3% DDoS-трафика проводилось через Tor-ноды.

 

Наиболее агрессивно вели себя зараженные серверы в сетях французского провайдера OVH (AS 16276), индонезийского Telkomnet (AS 7713), американского iboss (AS 137922) и ливийского Ajeel (AS 37284).

В отличие от DDoS сетевого уровня (3 и 4), забивающих каналы, атаки на приложения (уровня 7) нацелены на исчерпание ресурсов сетевых устройств — серверов, роутеров. Использование HTTPS в прикладных DDoS встречается реже, так требует дополнительных затрат на обеспечение защищенных TLS-соединений.

Атаки HTTPS flood также сложнее отражать. Спецзащита Cloudflare пока с ними справляется; в апреле, например, была с успехом отбита атака мощностью до 15,3 млн RPS. А в прошлом году в обширной CDN-сети был зафиксирован рекордный по мощности HTTP-флуд — 17,2 млн RPS на пике.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru