ИИ и уязвимости создали крупнейшие DDoS-ботнеты — 5,7 млн устройств

ИИ и уязвимости создали крупнейшие DDoS-ботнеты — 5,7 млн устройств

ИИ и уязвимости создали крупнейшие DDoS-ботнеты — 5,7 млн устройств

Компания CURATOR, специализирующаяся на защите интернет-ресурсов от DDoS-атак, зафиксировала в третьем квартале 2025 года рекордный скачок ботнет-активности. По словам экспертов, сочетание искусственного интеллекта и огромного числа незащищённых устройств создало идеальные условия для появления крупнейших DDoS-сетей за всю историю наблюдений.

В одной из атак, которую специалисты CURATOR отслеживали более полугода, участвовало 5,76 миллиона заражённых устройств — в основном из Бразилии, Вьетнама, США, Индии и Аргентины.

 

Для сравнения: в прошлом году крупнейший ботнет включал всего около 227 тысяч устройств, то есть масштаб вырос более чем в 25 раз.

Бразилия впервые обогнала Россию и США, став крупнейшим источником L7 DDoS-атак — почти 19% от всего вредоносного трафика. Вьетнам показал стремительный рост, поднявшись за год с 15-го на 4-е место по активности ботов.

 

По оценке специалистов CURATOR, взрывной рост ботнетов связан с двумя факторами. Первый — ускоренная цифровизация в развивающихся странах, где миллионы устройств подключаются к Сети без должной защиты. Второй — активное использование злоумышленниками ИИ-инструментов, которые помогают автоматически находить и заражать такие устройства.

«Большое количество уязвимых гаджетов было и раньше, но теперь благодаря ИИ злоумышленники пробивают их в разы быстрее и эффективнее», — пояснил Дмитрий Ткачёв, генеральный директор CURATOR.

Больше всего DDoS-атак в третьем квартале пришлось на компании из сфер финтеха (26,1%), электронной коммерции (22%), медиа (15,8%) и телекоммуникаций (14,5%).

 

Самая мощная атака за квартал пришлась на электронную коммерция — её пик достиг 1,15 Тбит/с, что немного превысило прошлогодний рекорд. А самая продолжительная атака против онлайн-магазинов длилась 14 часов 33 минуты.

Напомним, в сентября Cloudflare зафиксировала самую мощную DDoS-атаку за всё время наблюдений. Пиковая нагрузка достигла 22,2 терабита в секунду и 10,6 млрд пакетов в секунду — это почти вдвое больше предыдущего рекорда.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru