До 42% российских IP-адресов, блокируемых из-за DDoS, — в основном прокси

До 42% российских IP-адресов, блокируемых из-за DDoS, — в основном прокси

Компания Qrator Labs представила статистику по DDoS-атакам по итогам 2023 года. Из трендов эксперты особо отметили обход блокировок по GeoIP с помощью прокси-посредников — уязвимых сетевых устройств и IoT, максимально приближенных к цели.

Для организации проксирования мусорного трафика злоумышленники не только взламывают роутеры и умные гаджеты, но также арендуют серверы у хостинг-провайдеров на имя подставных лиц.

Среди стран по числу источников DDoS-потоков (в том числе таких прокси) лидирует Россия. В IV квартале на ее долю пришлось 22,3 млн заблокированных IP-адресов — 42,03% общего количества. Непочетный пьедестал делят также США и Китай с более оптимистичными показателями.

 

Больше прочих от DDoS-атак страдали финансисты (36,88%) и представители сферы электронной коммерции (24,95%). На уровне микросегментов распределение инцидентов выглядело следующим образом:

 

«Попадание данных категорий в ТОП рейтинга самых атакуемых сегментов 2023 года не удивительно, — отметил гендиректор Qrator Дмитрий Ткачев. — Развитие электронной коммерции в последние годы очень велико. Более того, расширение каналов связи, переход на новые протоколы для оптимизации работы удаленных офисов, легкость и низкая стоимость организации DDoS-атак привели к возобновлению тренда на коммерческие атаки».

Число атак прикладного уровня (L7) возросло почти на 19%, однако их вклад в общий объем DDoS-инцидентов невелик. Авторы таких атак тщательно выбирают мишени и уделяют много внимания подготовке.

Продолжительность DDoS в среднем составила 1,3 часа. Самой долгой оказалась августовская атака в микросегменте «Аэропорты»: разновекторный флуд (UDP, SYN, TCP) бил по цели почти три дня.

Аналитики также отметили рост активности ботов. Увеличились и частота автоматизированных атак, и объемы генерируемых мусорных запросов — в особенности в сфере ретейла: там много контента, интересного для ботов, вооруженных ИИ.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru