Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Каждая восьмая DDoS-атака во 2 квартале была направлена против букмекеров

Согласно статистике, собранной Qrator Labs за второй квартал 2024 г., на сегмент онлайн-букмекеров пришлось более 12% всех атак за этот период. Этот же сегмент лидировал и по интенсивности DDoS – более 450 Гбит/с.

Генеральный директор Qrator Labs Дмитрий Ткачев связал всплеск атак на букмекеров с Чемпионатом Европы по футболу. Такие события, по его оценке, всегда привлекают киберпреступников всех мастей, в том числе и тех, которые специализируются на DDoS-атаках.

Однако чаще атаковали другие отрасли. Наибольшее количество атак во втором квартале 2024 года Qrator Labs зафиксировало на компании финтеха (25,4%), электронной коммерции (17%), ИТ и телекома (13,8%). Резкий рост по числу атак показали сегменты «Государственные ресурсы» и «Транспорт и логистика»: доли этих индустрий от общего числа зафиксированных атак выросли на 890% и 340% соответственно.

В Qrator Labs также отметили рост числа нападений высокой (100 Гбит/с и более) интенсивности. Хотя и обошлось без рекордов. Также продолжительность атак во 2 квартале упала и опустилась ниже уровня 2023 года. Средняя продолжительность атак достигла лишь 40 минут, а продолжительность атак без учета пиковых показателей составила всего 12,5 минуты.

Общая доля мультивекторных атак во втором квартале составила 17,8%, что несколько меньше, чем в первом, но все еще значительно больше, чем в 2023 году. В Qrator Labs связали это с увеличением доступных мощностей, которое дает атакующим возможность организовывать большое количество мультивекторных атак. Так, самый крупный ботнет, которым располагали злоумышленники, объединил более 60 тыс. устройств против чуть более 50 тыс. в прошлом квартале.

«Защищаться от подобных нападений сложнее, поэтому мультивекторные атаки могут чаще достигать своих целей — особенно если речь идет о незащищенных или частично защищенных инфраструктурах. Это способствует их популярности у атакующих», — комментирует Дмитрий Ткачев.

Во 2 квартале 2024 года впервые произошли заметные изменения в тройке стран, которые являются основными источниками вредоносного трафика. На первом месте по-прежнему Россия с 22% от всех заблокированных IP-адресов. Второе место за США (18,3%), доля которых заметно выросла по сравнению с предыдущими периодами. На третьем месте оказалась Бразилия с 4,8%, вытеснив оттуда Китай.

2 квартал был относительно спокоен и в том, что касалось атак злонамеренных ботов (читайте наш анализ рынка систем защиты от вредоносных ботов). Количество заблокированных запросов ботов выросло на 5% и составило более 5 млрд. Максимальное количество атак было зафиксировано в мае, но в целом в этом квартале активность была распределена по месяцам равномерно. Однако на 3 квартал в Qrator Labs ожидают заметного всплеска атак ботов, что связано с началом сезона распродаж.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru