Злодеи запустили DDoS с 25,3 млрд запросов через мультиплексирование HTTP/2

Злодеи запустили DDoS с 25,3 млрд запросов через мультиплексирование HTTP/2

Злодеи запустили DDoS с 25,3 млрд запросов через мультиплексирование HTTP/2

Компания Imperva рассказала об отражении мощной DDoS-атаки, объём которой составил в общей сложности 25,3 миллиарда запросов. Сам киберинцидент, согласно сообщению, произошёл 27 июня 2022 года.

Специалисты отметили, что целью этой DDoS стала она из китайских компаний, работающих в сфере телекоммуникации. Атака длилась четыре часа и в пике достигла 3,9 млн запросов в секунду (RPS).

«Атакующие использовали мультиплексирование HTTP/2, а также объединяли множество пакетов в один. Таким образом отправлялось сразу много запросов единовременно», — пишет Imperva.

DDoS запустили с ботнета, состоящего из 170 тысяч различных IP-адресов. Туда входили маршрутизаторы, камеры и взломанные серверы, расположенные более чем в 180 странах (большинство — в США, Индонезии и Бразилии).

Интересно, что в последнее время DDoS-атаки продолжают бить рекорды. Буквально на прошлой неделе компания Akamai зафиксировала мощнейшую на данный момент DDoS в Европе — 704,8 млн пакетов в секунду.

В прошлом месяце Google также сообщала о рекордной HTTPS DDoS, которой подвергся один из клиентов интернет-гиганта. Тогда специалисты насчитали 46 миллионов запросов в секунду.

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