53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

53% DDoS-атак хактивистов на российские компании эффективны

По словам специалистов StormWall, которые изучили эффективность DDoS-атак со стороны хактивистов, в 53% случаев такие атаки оказываются успешными. В ходе исследования учитывалась степень воздействия на рабочие процессы организаций.

Эффективность DDoS-атак проверялась с 1 июня по 31 августа 2023 года. В этот период выяснилось, что 53% нападений блокировали работу всех внешних онлайн-ресурсов целевых компаний.

При этом 4% DDoS показали лишь частичный успех, а оставшиеся 43% эксперты признали провалившимися, поскольку они никак не повлияли на рабочие процессы организаций.

Интересно, что исследователи также выделили наиболее уязвимые отрасли. Так, финансовая отрасль пострадала больше всех (78% успешных атак), за ней идёт сфера образования (51% успешных атак).

В StormWall пришли к выводу, что эти две отрасли не имеют адекватной защиты от DDoS и в теории могут стать лёгкой мишенью для киберпреступников, если не принять меры.

Но и ИТ-компании не так хорошо защищены, как можно предположить. Исследование показало, что 74% атак на российские ИТ-компании достигли своей цели.

Для сравнения: госсектору достались только 32% успешных DDoS, сфере развлечений — 36%, а российским СМИ — 26%.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru