Основными целями DDoS-атак в начале 2025 года стали госсектор, банки и ТЭК

Основными целями DDoS-атак в начале 2025 года стали госсектор, банки и ТЭК

Основными целями DDoS-атак в начале 2025 года стали госсектор, банки и ТЭК

Согласно статистике сервиса Anti-DDoS платформы Solar MSS за январь–март 2025 года, основная часть атак пришлась на нефтегазовые компании, государственные структуры и банки. По традиции высокую активность злоумышленники также проявляли в отношении ИТ- и телеком-отраслей.

Особенно заметный рост атак зафиксирован в нефтегазовом секторе — как в годовом выражении, так и по сравнению с предыдущим кварталом.

В начале 2025 года специалисты ГК «Солар» зафиксировали 10,7 тыс. DDoS-атак на организации из нефтегазовой отрасли. В среднем на одну компанию пришлось 27 атак за три месяца — это на 67% больше, чем в аналогичном периоде прошлого года, и на 60% больше по сравнению с IV кварталом 2024 года. Нефтегазовый сектор вошёл в топ-5 наиболее атакуемых отраслей впервые за длительное время.

Государственные учреждения подверглись 15,5 тыс. DDoS-атак. В пересчёте на одну организацию госсектор сохранил первое место по числу атак, причём с большим отрывом.

Банковский сектор занял второе место с 18,7 тыс. атак, несмотря на снижение активности злоумышленников по сравнению с концом 2024 года. Пик атак пришёлся на март — сразу после завершения переговоров Украины и США в Саудовской Аравии.

Телеком-отрасль также оказалась в числе лидеров — зафиксировано 18,8 тыс. атак. Однако в пересчёте на одну организацию показатель оказался ниже, чем у банков.

По региональному распределению традиционно лидирует Москва — свыше 60 тыс. атак за квартал. Далее следуют:

  • Уральский федеральный округ — 12 тыс. атак,
  • Сибирский федеральный округ — 13 тыс.,
  • Приволжский федеральный округ — 14 тыс.,
  • Центральный федеральный округ — 8 тыс.
    Отдельно отмечены Северо-Западный федеральный округ (17 тыс. атак) и Южный федеральный округ (7 тыс.).

По словам Сергея Левина, руководителя направления Anti-DDoS ГК «Солар», в первом квартале 2025 года хакеры стали чаще применять тактику «осторожных» атак:

«Сначала злоумышленники пробуют прощупать защиту компании минимальными ресурсами. Если атака неудачна, они либо переходят к новой цели, либо меняют тактику — например, начинают использовать атаки уровня приложений (L7), требующие защиты средствами WAF. Если же они подозревают отсутствие эффективной защиты, может последовать мощная атака. Однако таких случаев становится всё меньше, поскольку защищённость российских организаций, в том числе в регионах, растёт».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru