DDoS-атак в рунете стало в 6 раз больше, но мощность и длительность упали

DDoS-атак в рунете стало в 6 раз больше, но мощность и длительность упали

DDoS-атак в рунете стало в 6 раз больше, но мощность и длительность упали

По данным Kaspersky, за три месяца, с декабря 2023 года по февраль 2024-го, в России было проведено в шесть раз больше DDoS-атак, чем в аналогичный период 2022–2023 годов. Вместе с тем мощность таких ударов и средняя продолжительность заметно снизились.

С октября существенно возросло число атак типа TCP flood небольшими пакетами. Авторы таких DDoS стремятся вывести из строя сетевые устройства (маршрутизаторы, традиционную спецзащиту), создав перегрузки по памяти и CPU.

Для исполнителей подобные атаки относительно дешевы, а отражать их сложнее, чем более привычный UDP-флуд.

Изменилась также тактика злоумышленников. Они перестали упорно долбить один и тот же сайт в попытках положить его и теперь поочередно атакуют ресурсы мишени, чтобы найти слабое звено.

«Компаниям нужно понимать, что даже если активность злоумышленников удалось отразить, это не значит, что они не повторят свою попытку, — комментирует эксперт Kaspersky Дмитрий Бунин. — Поэтому решение для предотвращения DDoS должно защищать все корпоративные ресурсы, ведь в случае его отсутствия хотя бы на одном из них атакующие с высокой степенью вероятности рано или поздно достигнут цели».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru