Ботнеты в России: 12% трафика нелегитимны, половина — DDoS-атаки

Ботнеты в России: 12% трафика нелегитимны, половина — DDoS-атаки

Ботнеты в России: 12% трафика нелегитимны, половина — DDoS-атаки

Злоумышленники все чаще задействуют не только IoT-устройства, но и арендованные или зараженные серверы для проведения DDoS-атак и распространения шифровальщиков. Использование серверных мощностей в России помогает обходить географические блокировки и скрывать местоположение атакующих.

По данным холдинга RUVDS, в 2024 году доля нелегитимного трафика в России составила 12%. Как сообщили представители компании «Коммерсанту», половину этого объема генерируют ботнеты, задействованные в мощных DDoS-атаках.

«Мы сталкивались с ситуациями, когда злоумышленники не приобретают виртуальные машины, а используют промоакции хостинг-провайдеров, получая ресурсы непосредственно для атаки», — рассказал Михаил Хлебунов, директор по продуктам Servicepipe. Чаще всего такие атаки происходят на уровне L7.

Генеральный директор RUVDS Никита Цаплин уточнил, что преступники используют не только арендованные серверы, но и взломанные машины.

«Они эксплуатируют уязвимости, из-за чего легитимные клиенты, сами того не зная, становятся источником вредоносного трафика», — пояснил он.

По словам Александра Чернова, руководителя направления киберразведки ЦПК Innostage SOC CyberArt, размещение атакующих серверов в России помогает обходить геофильтры, которые компании применяют для защиты от DDoS-атак.

Евгений Мартынов, директор по информационным технологиям «Рег.ру», отметил, что провайдерам сложно защитить арендованные серверы, поскольку без согласия пользователей невозможно обновлять программное обеспечение или устанавливать защитные решения. Это может привести к сбоям в работе клиентских систем.

Денис Полянский, директор по клиентской безопасности Selectel, назвал выявление атак с арендованного оборудования сложной задачей. В большинстве случаев признаки атаки удается обнаружить лишь частично, а провайдеры могут получить уведомление только от регулятора, если атакуемые ресурсы подключены к системе ГосСОПКА.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru