Вектор организаторов DDoS-атак сместился на сервисы

Вектор организаторов DDoS-атак сместился на сервисы

Вектор организаторов DDoS-атак сместился на сервисы

Центр компетенций группы компаний «Гарда» провел исследование DDoS-атак в 2024 году. Один из ключевых выводов — злоумышленники все чаще нацеливаются на сервисы, а не на истощение каналов передачи данных.

Об этом свидетельствует рост атак с использованием DNS-усиления (16%) и генерацией большого количества TCP ACK-пакетов (36%). Также отмечается тенденция к усложнению атак и применению многовекторных методов.

Наибольшее число подобных киберинцидентов зафиксировано в телеком-секторе (36%), несмотря на снижение их количества в IV квартале. На втором месте — ИТ-сектор (21%), далее следуют государственные структуры (14%), сфера услуг (11%) и финансовые организации (9%).

По данным ГК «Гарда», высокая цифровизация делает эти отрасли привлекательными для злоумышленников. В финансовом секторе DDoS-атаки часто используются как средство отвлечения внимания от других киберпреступных действий.

В промышленности и образовании доля атак остается низкой, что связано с меньшей цифровизацией этих сфер. Однако в образовании число инцидентов быстро растет, и его доля уже сравнялась с показателями промышленности.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru