Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Стандарт L4S способен сократить задержки в интернете в сотни раз

Опубликованный в январе 2023 года стандарт L4S (Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput) пока не применяется на практике, однако крупные интернет-провайдеры и ИТ-компании проявляют к нему интерес, а Comcast и Apple даже проводят испытания.

Спецификации L4S (RFC 9330) описывают новые средства контроля перегрузок, позволяющие значительно уменьшить время ожидания при загрузке сайтов и стримов, а также свести к минимуму сбои видеозвонков. Если сетевые пакеты, которыми обмениваются устройства, застряли в очереди сверх лимита, они маркируются с тем, чтобы стороны, получив ECN-уведомление (Explicit Congestion Notification), могли быстро принять меры для исправления ситуации (обычно слегка снижается скорость передачи).

Задержки (время передачи данных с устройства на сервер и получения ответа) — большая проблема современного интернета, и повышение пропускной способности каналов не способно ее решить. Узким местом могут стать ограниченная мощность пользовательского устройства, роутеров, запрашиваемого хоста, отказ DNS-сервера, а также чрезмерная сетевая буферизация (bufferbloat); в итоге задержки в цепочке суммируются.

Стандарт L4S позволяет ускорить реагирование устройств-участников на такие проблемы, притом без создания дополнительных задержек и с сохранением достойной пропускной способности. Более того, L4S можно использовать в одной сети с «классическими» алгоритмами контроля перегрузок.

По данным исследовательской компании CableLabs, задержки в сетях из-за bufferbloat обычно составляют сотни миллисекунд, иногда даже тысячи. С помощью различных ухищрений их удавалось сократить до десятков мс, а в случае L4S это менее 10 мс.

Использование L4S предполагает наличие ОС, роутера и сервера, поддерживающих этот стандарт. Летом 2022 года Apple на конференции WWDC представила бета-версии iOS 16 и macOS Ventura с поддержкой L4S, а в этом году компания уже предлагает опробовать новинку разработчикам и некоторым пользователям iOS 17 и macOS Sonoma.

 

Прошлым летом к полевым испытаниям L4S приступил телеком-провайдер Comcast. В тестировании технологии приняли участие Apple, Nvidia и Valve, на правах наблюдателей присутствовали также Nokia, Vodafone и Google.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru