На Minecraft-сервер Wynncraft запустили DDoS-атаку мощностью 2,5 Tbps

На Minecraft-сервер Wynncraft запустили DDoS-атаку мощностью 2,5 Tbps

На Minecraft-сервер Wynncraft запустили DDoS-атаку мощностью 2,5 Tbps

Киберпреступники атаковали Wynncraft, один из крупнейших серверов Minecraft. Специалисты Cloudflare зафиксировали DDoS-атаку мощностью 2,5 терабит в секунду (Tbps). К счастью, серьезных последствий удалось избежать.

По словам экспертов, это была мультивекторная атака, которая длилась около двух минут и состояла из флуда UDP- и TCP-пакетами. Задача злоумышленников была — завалить сервер этими запросами и помешать игре сотен тысяч геймеров.

 

В Cloudflare отметили, что это была мощнейшая битрейт-атака, которую им пришлось отражать. Также отчет компании говорит о том, что подобные DDoS-атаки стали чаще встречаться в последнее время.

В целом третий квартал 2022 года отметился большим числом DDoS в сравнении с прошлым годом. HTTP-атаки увеличились на 111%, L3/4-атаки — на 97%.

У специалистов также вызывает опасение другой DDoS-тренд, зафиксированный в третьем квартале 2022 года: злоумышленники стали использовать протокол BitTorrent, который обычно нужен для расшаривания файлов. Такая активность выросла на 1200% в сравнении с третьим кварталом 2021-го.

 

«Киберпреступники могут провести спуфинг IP-адреса жертвы и использовать его в качестве адреса-сидера внутри DHT-систем», — гласит отчет Cloudflare.

«Затем клиенты, запрашивая файлы с таких IP-адресов, флудят жертву гораздо большим объемом трафика, чем та может обработать».

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