202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

202-часовая DDoS-атака и 103 млн пакетов/с: итоги 2024 года

С июля по декабрь 2024 года компания Selectel отразила 80 735 DDoS-атак — это в 2,6 раза больше, чем в первом полугодии. Максимальная мощность атаки достигла 412 Гбит/с, а скорость — 103 миллиона пакетов в секунду.

Самые интенсивные атаки наблюдались в июле и ноябре, а самые продолжительные — в октябре.

В среднем компания фиксировала 13 455 атак в месяц, причем наибольшее их количество пришлось на октябрь. Число атак на одного клиента варьировалось, составляя в среднем 2 780 инцидентов в месяц, а в сентябре достигло максимального значения — 4 621.

Общая продолжительность атак за шесть месяцев составила 9 718 часов. Пик активности пришелся на октябрь (2 167 часов), а минимальный показатель зафиксирован в ноябре (1 127 часов). Однако, за исключением июля, средняя продолжительность одной атаки не превышала 7 минут.

Самый длительный инцидент, продолжавшийся 202 часа, произошел в декабре. В среднем один клиент находился под атакой около 10 часов, а максимальное время воздействия достигло 492 часов, что почти в три раза превышает показатели первого полугодия.

В 2024 году участились повторные атаки, что привело к увеличению их совокупной продолжительности на одного клиента: с 172 часов в апреле до 492 часов в декабре. Максимальная длительность одной атаки также возросла — с 156 часов в апреле до 202 часов в декабре.

Наиболее распространенными типами атак стали TCP PSH/ACK Flood, TCP SYN Flood и UDP Flood — на них пришлось 70% всех инцидентов. Схожие результаты продемонстрировало и исследование ГК «Гарда».

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru