За год численность DDoS-ботнетов возросла в среднем в 4 раза

За год численность DDoS-ботнетов возросла в среднем в 4 раза

За год численность DDoS-ботнетов возросла в среднем в 4 раза

Специалисты StormWall фиксируют рост боевых порядков ботнетов, используемых для проведения DDoS-атак. В 2023 году среднее количество устройств в составе таких вредоносных сетей увеличилось в четыре раза, с 4 тыс. до 16 тысяч.

Численность глобального парка IoT-устройств, по данным ИБ-компании, уже превысила отметку в 50 млрд, и большинство таких гаджетов потенциально можно взломать и приобщить к ботнету. Уязвимости в IoT зачастую присутствуют годами — из-за нерегулярности или отсутствия обновления прошивок.

В DDoS-ботнет также могут входить сетевые устройства (серверы, роутеры) и персональные компьютеры, но они, как правило, имеют меньше проблем с безопасностью. При большом количестве атакующих ботов обычные решения по защите сайтов оказываются бесполезными: они блокируют IP-адреса, исходя из количества запросов.

В крупном ботнете задачу совместной генерации DDoS-потока легче распределить между участниками таким образом, чтобы активность каждого не вызывала подозрений. В этом случае защита потребует использования более сложных, профессиональных решений.

За последние недели эксперты зарегистрировали в России несколько мощных DDoS-атак, нацеленных на поставщиков облачных и интернет-услуг. Злоумышленники сканировали IP-адреса в поисках открытых портов и с помощью ботов подавали нескончаемые запросы.

Защитные фильтры, работающее на сетевом уровне (L3 и 4) в таких случаях не спасают, а возможность проверки трафика на прикладном уровне (L7) у таких провайдеров обычно сильно ограничена: им мало что известно о приложениях конечных пользователей.

«Ботнеты растут, атаки становятся более умными, и на данный момент не существует простого и понятного способа решения данной проблемы, — сетует исполнительный директор и соучредитель StormWall Рамиль Хантимиров. — Нужно уделять больше внимания этой проблеме и наладить взаимодействие внутри индустрии для совместного противостояния таким угрозам. Кроме того, необходимо повышать осведомленность заказчиков и регулировать производителей IoT-оборудования, чтобы минимизировать риски использования устройств в составе ботнетов».

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