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».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru