В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

Эксперты ГК «Солар» в период новогодних праздников зафиксировали усиление веб-атак роботизированных сканеров на сайты интернет-магазинов. Цель таких атак — поиск уязвимостей, кража данных, сбор информации и копирование дизайна сайтов.

По данным специалистов, повышенная активность злоумышленников начала наблюдаться с 25 декабря.

До 9 января фиксировался высокий уровень атак — до 15 тысяч в час, а в пиковые моменты он достигал 48 тысяч. По сравнению с прошлым годом количество атак увеличилось в три раза.

Существенно выросла и их продолжительность. Если в ноябре и начале декабря средняя продолжительность одной атаки составляла менее часа, то с 2 по 6 января этот показатель увеличился до 2-8 часов. В последние дни праздников злоумышленники начали действовать в круглосуточном режиме.

«По нашему мнению, злоумышленники смогли усовершенствовать методы автоматизированных атак с помощью роботизированных сканеров, поставив их на поток к концу декабря. Это несёт серьёзные риски, включая остановку работы ресурсов и утечку данных. В таких условиях крупным интернет-магазинам крайне необходима надёжная круглосуточная защита от веб-угроз», — отметил Алексей Пашков, руководитель направлений WAF и Anti-DDoS ГК «Солар».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru