За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

За год число DDoS-атак на российский телеком возросло на 178%

В III квартале 2024 года количество DDoS-атак, зафиксированных StormWall по своей клиентской базе в России, увеличилось на 103% в сравнении с аналогичным периодом годом ранее. Прирост за II квартал оказался скромнее — 76%.

Больше прочих от DDoS страдают телеком-индустрия (34% инцидентов), сфера образования (17%) и ретейл (14%). Эти же вертикали лидируют по темпам роста числа таких атак: +178, 116 и 84% против уровня III квартала 2023 года.

Примечательно, что прирост показателя наблюдался во всех вертикалях — из-за разгула хактивизма, как считают эксперты. Политически мотивированные дидосеры повысили внимание к российскому госсектору (12% DDoS-атак), энергетике (6%, + 17% за год), финансам (5%), логистике (2%, +12%).

Остальные злоумышленники этого профиля атаковали в основном представителей индустрии досуга с целью получения материальной выгоды (9%).

Рост глобального показателя, по данным StormWall, за год составил 118%. Наибольшее количество атак было зафиксировано в сфере финансов (28%, +147% в сравнении с III кварталом 2023), секторе развлечений (17%, +108%) и ИТ-отрасли (15%, +92%).

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