Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

В обновлённой «Гарда Anti-DDoS» разработчики улучшили механизмы фильтрации HTTP-трафика и анализ журналов веб-серверов с применением машинного обучения, что позволяют эффективнее отражать атаки на уровне приложений.

«Гарда Anti-DDoS» направлена на повышение защиты цифровых сервисов и сокращение времени простоя при DDoS-атаках

Система выявления и подавления «ковровых» DDoS-атак теперь работает быстрее благодаря возможности точечной настройки для отдельных объектов защиты.

Оптимизированные методы детектирования и подавления атак сокращают время реагирования, а доработанный интерфейс и подсказки делают настройку более удобной.

По словам руководителя группы продуктов «Гарда Anti-DDoS» Вадима Солдатенкова, автоматизация и машинное обучение помогают упростить защиту от DDoS-атак и снизить нагрузку на персонал. В дальнейшем планируется доработка механизмов выявления и подавления импульсных атак.

Напомним, 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.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru