GitHub невольно задидосил сайт популярного opensource-проекта GMP

GitHub невольно задидосил сайт популярного opensource-проекта GMP

GitHub невольно задидосил сайт популярного opensource-проекта GMP

Две недели назад скорость серверов gmplib.org резко упала из-за внезапной перегрузки. Как выяснил The Register, DDoS-атаку спровоцировало обновление pull-скрипта клона проекта на GitHub, имеющего более 700 форков.

Библиотека с открытым исходным кодом GNU Multi-Precision (GMP) широко используется различным софтом, в том числе набором компиляторов GCC. Ограничение доступа к такому проекту — большая неприятность, и его участники стали спешно принимать меры по исправлению ситуации.

Было установлено, что тысячи одинаковых запросов исходят с IP-адресов, принадлежащих Microsoft. В имейл-алерте в рамках тематической рассылки на GMP глава проекта Турбьёрн Гранлунд (Torbjörn Granlund) выразил надежду, что нормальный доступ в скором времени удастся восстановить: выявленные источники атаки уже блокируются на файрволе.

На следующий день в той же рассылке появилось сообщение Майка Блэкера (Mike Blacker), директора GitHub по проактивному поиску угроз (threat hunting) и оперативному реагированию. По его словам, совместное расследование GitHub и Microsoft (как владельца) показало, что виновником неумышленной атаки является пользователь, который решил обновить в своей сборке FFmpeg-Builds сценарий, получающий контент с gmplib.org.

Как оказалось, конфигурация этой сборки предполагала параллельный запуск тестов на 100 компьютерах различной архитектуры. Внесенные разработчиком изменения вызвали поток обращений к инфраструктуре GMP, которая, по всей видимости, не была рассчитана на такую нагрузку.

Намек на недостаток мощности обидел Гранлунда: в ответ он заявил, что они используют серверные системы с многоядерными процессорами и большим объемом памяти, а дата-центр, в котором они расположены, хорошо оснащен и использует гигабитный Ethernet.

Тем временем автор FFmpeg-Builds опубликовал коммит, призвав копировщиков его проекта (на GitHub сейчас более 700 клонов) скорректировать рабочие скрипты. Теперь код вначале проверяет репозиторий-источник: если это не оригинал, разработчику высылается эхо-уведомление о необходимости разнесения во времени запланированных cron-задач.

На прошлой неделе, судя по сообщению на сайте GMPLIB от 21 июня, бомбардировка из облака Microsoft все еще продолжалась: изменения, внесенные в одну сборку FFmpeg-Builds, автоматом разбежались по сотням форков. Серверы GMP вернулись в нормальный режим, но лишь благодаря фильтрации по IP на уровне файрвола. В комментарии для The Register Гранлунд уточнил, что они заблокировали около сотни IP-адресов в 40 разных блоках.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru