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

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru