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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru