Cloudflare сообщила о новой рекордной DDoS-атаке — 5,6 Тбит/с.

Cloudflare сообщила о новой рекордной DDoS-атаке — 5,6 Тбит/с.

Cloudflare сообщила о новой рекордной DDoS-атаке — 5,6 Тбит/с.

Cloudflare зафиксировала и отбила новую рекордную DDoS-атаку, которая в пике достигла 5,6 Тбит/с. Такую мощность смог выдать основанный на Mirai ботнет, объединивший 13 тысяч взломанных устройств.

Согласно описанию, DDoS по протоколу UPD запустили 29 октября, а целью стал один из интернет-провайдеров в Восточной Азии.

Интересно, что в этот раз киберпреступники побили свой предыдущий рекорд — 3,8 Тбит/с. По словам Cloudflare, атака продолжалась 80 секунд, но при этом не привела к сбою в работе целевого ресурса.

 

Исследователи также отметили, что современные DDoS-атаки становятся настолько непродолжительными, что человеку просто нет смысла реагировать на них, изучать трафик и вручную отбивать.

В качестве примера: около 72% HTTP-атак и 91% DDoS на сетевом уровне не достигают по времени и десяти минут. Лишь 22 и 2% соответственно продолжались более часа.

 

«Непродолжительные DDoS-атаки в очередной раз подчёркивают потребность в постоянно работающем автоматизированном защитном сервисе», — пишет Cloudflare.

В прошлом году мы приводили хронику эскалации этой киберугрозы. Рассмотрели наиболее значимые DDoS-атаки в хронологическом порядке, уделяя внимание деталям, последствиям и извлечённым урокам.

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