До 42% российских IP-адресов, блокируемых из-за DDoS, — в основном прокси

До 42% российских IP-адресов, блокируемых из-за DDoS, — в основном прокси

До 42% российских IP-адресов, блокируемых из-за DDoS, — в основном прокси

Компания Qrator Labs представила статистику по DDoS-атакам по итогам 2023 года. Из трендов эксперты особо отметили обход блокировок по GeoIP с помощью прокси-посредников — уязвимых сетевых устройств и IoT, максимально приближенных к цели.

Для организации проксирования мусорного трафика злоумышленники не только взламывают роутеры и умные гаджеты, но также арендуют серверы у хостинг-провайдеров на имя подставных лиц.

Среди стран по числу источников DDoS-потоков (в том числе таких прокси) лидирует Россия. В IV квартале на ее долю пришлось 22,3 млн заблокированных IP-адресов — 42,03% общего количества. Непочетный пьедестал делят также США и Китай с более оптимистичными показателями.

 

Больше прочих от DDoS-атак страдали финансисты (36,88%) и представители сферы электронной коммерции (24,95%). На уровне микросегментов распределение инцидентов выглядело следующим образом:

 

«Попадание данных категорий в ТОП рейтинга самых атакуемых сегментов 2023 года не удивительно, — отметил гендиректор Qrator Дмитрий Ткачев. — Развитие электронной коммерции в последние годы очень велико. Более того, расширение каналов связи, переход на новые протоколы для оптимизации работы удаленных офисов, легкость и низкая стоимость организации DDoS-атак привели к возобновлению тренда на коммерческие атаки».

Число атак прикладного уровня (L7) возросло почти на 19%, однако их вклад в общий объем DDoS-инцидентов невелик. Авторы таких атак тщательно выбирают мишени и уделяют много внимания подготовке.

Продолжительность DDoS в среднем составила 1,3 часа. Самой долгой оказалась августовская атака в микросегменте «Аэропорты»: разновекторный флуд (UDP, SYN, TCP) бил по цели почти три дня.

Аналитики также отметили рост активности ботов. Увеличились и частота автоматизированных атак, и объемы генерируемых мусорных запросов — в особенности в сфере ретейла: там много контента, интересного для ботов, вооруженных ИИ.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru