Рост DDoS-атак на API: в ретейле +26%, в банках +22% за год

Рост DDoS-атак на API: в ретейле +26%, в банках +22% за год

Рост DDoS-атак на API: в ретейле +26%, в банках +22% за год

Аналитический центр StormWall провел исследование DDoS-атак на API в России за четвертый квартал 2024 года. По его данным, количество атак удвоилось по сравнению с аналогичным периодом 2023 года.

Наиболее уязвимыми оказались компании в сфере ретейла и банковского сектора, на которые пришлось 70% всех зафиксированных атак. Анализ проводился на основе данных клиентов компании.

Эксперты StormWall установили, что 38% атак были направлены на ретейл, а 32% — на банковский сектор. Эти показатели стали рекордными для указанных отраслей.

В целом DDoS-активность в этих сферах продолжает расти. В ретейле число атак увеличилось на 26% по сравнению с 2023 годом. В банковском секторе рост составил 22%.

На усиление атак в конце года повлияли сезонные факторы. В этот период увеличивается нагрузка на цифровые сервисы:

  • В ретейле это связано с акциями «Черная пятница» и предновогодними распродажами, когда компании фиксируют пик продаж. DDoS-атаки могут привести к сбоям в работе интернет-магазинов и финансовым потерям. Некоторые атаки могли быть связаны с вымогательством или недобросовестной конкуренцией.
  • В банковском секторе традиционно растет количество транзакций в связи с подготовкой к Новому году. Увеличенная нагрузка на системы и снижение внимания персонала создают благоприятные условия для атак.

В отличие от традиционных DDoS-атак, которые вызывают перегрузку трафика, атаки на API могут иметь более серьезные последствия. Они способны изменить логику работы приложения, повлиять на безопасность данных или даже вывести систему из строя. Кроме того, обнаружить их сложнее, поскольку запросы могут выглядеть как обычный пользовательский трафик.

«Количество DDoS-атак на API продолжает расти, и с ними сталкиваются многие компании. Для защиты бизнеса важно внедрять системы мониторинга трафика для выявления аномалий, использовать WAF для фильтрации вредоносных запросов, а также предусмотреть возможность масштабирования ресурсов в случае атаки. Помимо этого, необходимо регулярно создавать резервные копии данных и иметь план реагирования на инциденты», — отмечает Рамиль Хантимиров, CEO и сооснователь StormWall.

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru