Число «зондирующих» DDoS-атак в России выросло в 10 000 раз

Число «зондирующих» DDoS-атак в России выросло в 10 000 раз

Число «зондирующих» DDoS-атак в России выросло в 10 000 раз

Компания StormWall зафиксировала резкий рост коротких «зондирующих» DDoS-атак в рунете. Такие атаки, длящиеся не более 15 минут, используются злоумышленниками не для нанесения прямого ущерба, а в разведывательных целях — чтобы понять, как устроена защита, какие фильтры срабатывают, где слабые места.

По данным StormWall, в мае 2025 года таких атак было свыше 450 тысяч, тогда как год назад — всего 44. Это взрывной рост — в 10 000 раз. Почти половина всех DDoS-атак в первом квартале 2025 года также укладывается в категорию «зондирующих».

Как правило, они идут по HTTP/HTTPS (уровень L7) и имитируют действия обычных пользователей — например, с ограниченного числа IP-адресов запускаются HTTP-флуды или формируются всплески RPS без длительной нагрузки. Это затрудняет их обнаружение: классические фильтры или WAF могут не среагировать.

Есть несколько косвенных признаков, по которым можно заподозрить зондирование:

  • короткие, повторяющиеся всплески трафика;
  • неожиданные пиковые нагрузки на frontend, API или админки;
  • кратковременные перебои (5–10 минут);
  • флуктуации без очевидной причины.

Если такие сигналы появились, специалисты рекомендуют усилить наблюдение за инфраструктурой — от сети до приложений, перепроверить работу защитных механизмов (WAF, rate limiting, антибот-фильтры), при необходимости — переобучить поведенческую модель. В ряде случаев может потребоваться пентест или имитация атаки, чтобы подготовиться к возможному масштабному удару.

По словам представителей StormWall, игнорировать «зондирующие» атаки нельзя. Это подготовка к чему-то большему. Если система не будет готова, в момент настоящей атаки могут быть серьёзные перебои, компрометация API или внутренних компонентов. В отдельных случаях — ощутимые финансовые потери для бизнеса, особенно в сфере e-commerce, доставки, бронирования и онлайн-игр.

Недавно мы писали про самую мощную DDoS-атаку в истории: Cloudflare отбила удар в 7,3 Тбит/с.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru