Вектор атаки HTTP/2 Rapid Reset позволил побить рекорды DDoS

Вектор атаки HTTP/2 Rapid Reset позволил побить рекорды DDoS

Вектор атаки HTTP/2 Rapid Reset позволил побить рекорды DDoS

С августа киберпреступники используют технику «HTTP/2 Rapid Reset» для запуска DDoS-атак. Она оказалась настолько успешна, что позволила злоумышленникам побить все предыдущие показатели DDoS.

На соответствующие кампании, в которых применяется HTTP/2 Rapid Reset, указали специалисты Amazon Web Services, Cloudflare и Google. AWS зафиксировала 155 миллионов запросов в секунду, Cloudflare — 201 млн, Google — 398 млн.

«Корпорация добра» смогла успешно противодействовать этим DDoS-атакам, расширив вместимость на границе сети. А по словам представителей Cloudflare, они отбивали атаки, в три раза превышающие предыдущие рекорды DDoS по мощности.

Интересно, что киберпреступникам удалось добиться такой результативности с помощью относительно небольшого ботнета, включающего всего 20 тысяч устройств.

В Cloudflare уверены, что злоумышленники в скором времени задействует более крупные ботнеты, что приведёт к установлению новых рекордов.

«Сегодня существуют ботнеты, созданные из сотен тысяч или даже миллионов машин. Используя описанный метод, атакующие смогут достичь цифр запросов по всей Сети — 1-3 млрд», — комментирует Cloudflare.

HTTP/2 Rapid Reset использует брешь нулевого дня, которая отслеживается под идентификатором CVE-2023-44487. Корень проблемы кроется в уязвимом протоколе HTTP/2.

В частности, вектор атаки использует функцию отмены потока в HTTP/2, непрерывно отправляя и отменяя запросы. В результате целевой сервер или веб-приложение перегружается, что приводит к отказу в обслуживании (DoS).

По данным исследователей, киберпреступники задействуют эту брешь с конца августа.

 

«Проблема в том, что протокол не требует от клиента и сервера согласовывать отмену. При этом клиент может сделать это в одностороннем порядке», — пишет Google в блоге.

«Кроме того, клиент может также ожидать, что отмена произойдёт немедленно, как только сервер получит фрейм RST_STREAM и до того, как обработаются любые другие данные этого TCP-соденинения».

X запретила Grok «раздевать» людей на изображениях после скандала

Платформа X (прежний Twitter) Илона Маска объявила о новых ограничениях для своего ИИ-бота Grok после волны международной критики и расследований, связанных с генерированием непристойных изображений реальных людей — включая женщин и детей. Об этом компания сообщила 14 января.

Поводом стал резонанс вокруг так называемого Spicy Mode, который позволял с помощью простых текстовых запросов «раздевать» людей на фотографиях — например, «надень на неё бикини» или «убери одежду».

Эти возможности вызвали шквал жалоб, блокировки сервиса в отдельных странах и проверку со стороны регуляторов.

В X заявили, что приняли технические меры, чтобы пресечь подобные сценарии. В частности, компания начнёт блокировать по геолокации возможность создавать или редактировать изображения людей в «откровенной одежде» — бикини, нижнем белье и аналогичных образах — в тех юрисдикциях, где такие действия нарушают закон.

«Мы внедрили технологические ограничения, которые не позволяют Grok редактировать изображения реальных людей в откровенной одежде, включая бикини», — говорится в заявлении команды безопасности X.

Ограничения распространяются на всех пользователей, включая платных подписчиков.

Кроме того, в качестве «дополнительного уровня защиты» X решила оставить генерацию и редактирование изображений через Grok только для платных аккаунтов. В компании считают, что это позволит снизить риски злоупотреблений.

На ситуацию уже отреагировали европейские регуляторы. В Еврокомиссии заявили, что внимательно изучают дополнительные меры, принятые X, и проверят, действительно ли они способны защитить пользователей в ЕС. Представитель комиссии Томас Ренье отметил, что речь идёт о реакции на острую критику из-за непристойных изображений.

По данным недавнего исследования некоммерческой организации AI Forensics, более половины из 20 тысяч проанализированных изображений, созданных Grok, показывали людей в минимальном количестве одежды. Большинство из них — женщины, а около 2% персонажей выглядели как несовершеннолетние.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru