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».

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru