Организации сталкиваются с постоянной угрозой DDoS-атак, которые эволюционируют и усложняются с каждым годом. Расскажем, что они представляют собой сегодня и как с ними бороться.
- Введение
- Типология атак: виды DDoS
- Эволюция и технологии DDoS-атак
- Тренды и векторы: как атакуют хакеры
- Противостояние: ответ от ИБ-отдела
- Примеры успешной защиты: как бизнес бьёт DDoS
- Выводы
Введение
В 2024 году DDoS-атаки продолжают оставаться серьёзной угрозой для активно работающих в цифровой среде организаций. Постоянно усложняясь и масштабируясь, они требуют от бизнеса применять передовые стратегии обороны. Для этого бизнесу следует уделять внимание технологическим инновациям, таким как использование ИИ и машинного обучения, динамическое управление IP-адресами и применение техник отклика на вызовы (challenge — response).
Только оставаясь на переднем крае технологического развития в ИБ можно одновременно справляться с атаками и обеспечивать непрерывность бизнеса.
Типология атак: виды DDoS
DDoS-атаки могут быть классифицированы на основные типы, каждый из которых создаёт уникальные проблемные задачи для систем информационной безопасности.
- «Объёмные атаки» направлены на исчерпание пропускной способности сети или ресурсов сервера за счёт генерации огромного количества трафика. UDP- и ICMP-флуд, DNS-амплификация ставят под угрозу стабильность работы онлайн-сервисов.
- Атаки на протоколы эксплуатируют уязвимости в TCP и SSL / TLS, приводя к истощению ресурсов сервера. В их число входят SYN-флуд, Ping of Death, Slowloris.
- Атаки на уровне L7 нацелены на уязвимости веб-приложений и сервисов; такие методы, как HTTP-флуд и атаки на уязвимости в CMS, делают их особенно опасными для бизнеса.
- Многовекторные атаки, где комбинируются различные методы, что позволяет усилить эффект и затруднить защиту. Они требуют от ИБ-систем гибкости и способности адаптироваться к новым профилям известной угрозы.
Эволюция и технологии DDoS-атак
С ростом интернет-инфраструктуры и доступности IoT-устройств мощность DDoS-атак значительно увеличилась. Злоумышленники используют облачные сервисы и CDN для маскировки источников атак, повышая их эффективность.
Сложность и изощрённость вредоносных операций нарастают, в т. ч. вследствие использования ИИ для их оптимизации. Особенно выделяются рост атак на уровне приложений и со множеством векторов, а также применение легитимного трафика для имитации поведения реальных пользователей и обхода систем защиты.
Причины эволюции связаны с общим развитием ИТ-сферы, увеличением доступности инструментов для проведения атак и коммерциализацией DDoS-услуг.
Злоумышленники неустанно интегрируют технологические новшества в свои стратегии проведения DDoS-атак, значительно усиливая их мощность и эффективность. Важно понимать эти инновации, чтобы разрабатывать адекватные средства защиты.
- Массовое распространение IoT-устройств с недостаточной защитой привело к созданию огромных ботнетов, способных проводить мощные DDoS-атаки, как показал пример ботнета Mirai в 2016 году с мощностью атаки в 1,1 Тбит/с.
- Облачные сервисы предоставляют злоумышленникам возможность масштабирования атак с высокой скоростью, что усложняет процесс определения источника.
- Искусственный интеллект и машинное обучение используются для автоматизации атак, обхода защиты и имитации поведения реальных пользователей, затрудняя обнаружение и нейтрализацию.
- Технологии контейнеризации облегчают развёртывание и масштабирование инфраструктуры ботнетов, предоставляя злоумышленникам гибкость в управлении ресурсами атаки.
- Эксплуатация уязвимостей в протоколах и сервисах позволяет осуществлять новые типы атак с увеличенной мощностью, обходя традиционные методы защиты.
- Блокчейн и криптовалюты используются для анонимных платежей за DDoS-атаки, снижая риски для заказчиков и облегчая доступ к DDoS как услуге.
Тренды и векторы: как атакуют хакеры
Современные атаки часто имитируют поведение реальных пользователей, что существенно усложняет их детектирование.
Атаки зачастую распределены по множеству IP-адресов по всему миру, включая легитимные устройства, что делает задачу блокировки источников весьма непростой. Системы защиты должны справляться с огромными объёмами сетевых данных в настоящем времени, обладая высокой производительностью и масштабируемостью.
Злоумышленники активно используют ИИ для адаптации к существующим методам защиты, постоянно изменяя типы и цели атак. Это делает статические методы борьбы с угрозами менее эффективными, требуя от ИБ-систем гибкости и способности к адаптации.
Увеличение доли зашифрованного трафика, такого как HTTPS, дополнительно затрудняет его анализ на уровне приложений для выявления аномалий. Атаки «нулевого дня», эксплуатирующие неизвестные уязвимости, остаются невидимыми для сигнатурных методов защиты, что подчёркивает необходимость разработки новых подходов и технологий обнаружения.
Выделение достаточных вычислительных, дисковых и сетевых ресурсов становится критически важным для обеспечения возможности анализировать трафик в периоды активных атак. В то же время необходимо тщательно балансировать между уровнем ложных срабатываний и пропуском угроз, чтобы не блокировать легитимных пользователей.
Противостояние: ответ от ИБ-отдела
Среди ключевых стратегий и технологий, которые используются для обеспечения защиты, выделяется фильтрация трафика на основе репутации IP-адресов с применением глобальных и локальных чёрных списков, что позволяет блокировать запросы от источников ранее замеченных в злонамеренной активности.
Особенно важную роль играют профилирование трафика и поведенческий анализ. Здесь необходимы построение профилей нормального трафика и выявление отклонений от них в настоящем времени, учитывая частоту запросов, протоколы, типы контента и географию.
Выявление аномалий с помощью машинного обучения на основе исторических данных позволяет обнаруживать аномальные паттерны трафика более эффективно, чем при использовании статических пороговых значений, адаптируясь к постоянным изменениям в паттернах.
Динамическое управление чёрными и белыми списками, автоматическое добавление и удаление IP-адресов на основе анализа поведения в настоящем времени, а также применение техник отклика на вызов, включая проверку запросов с помощью CAPTCHA, являются важными элементами современной стратегии защиты.
Лимитирование числа подключений от одного клиента и балансировка нагрузки между серверами с автоматическим выделением дополнительных ресурсов также вносят вклад в обеспечение устойчивости к атакам.
Дополнительный уровень защиты предоставит использование выделенных сервисов защиты от DDoS, которые фильтруют трафик в своей распределённой инфраструктуре и блокируют атаки до того, как они достигнут ресурсов компании.
Комплексный мониторинг безопасности через корреляцию событий из различных источников и использование межсетевых экранов уровня приложений (WAF) дополняют эту стратегию, предоставляя полноценную многоуровневую защиту.
Примеры успешной защиты: как бизнес бьёт DDoS
Удачное противостояние масштабным DDoS-атакам основывается на применении передовых технологий и стратегий. Компании, которые столкнулись с самыми крупными атаками в истории, своим примером показывают, как с помощью инновационных подходов можно обеспечить защиту ресурсов и поддерживать непрерывность бизнеса.
Так, GitHub успешно справился с крупнейшей DDoS-атакой благодаря облачной инфраструктуре Akamai Prolexic, которая смогла поглотить огромный объём вредоносного трафика и отфильтровать его, обеспечивая доступность сервиса на протяжении всей атаки.
AWS Shield продемонстрировал эффективность, защитив клиента от трёх крупнейших DDoS-атак благодаря технологии обнаружения аномалий на основе машинного обучения, что позволило отбиться не прерывая работы сервисов.
Imperva отразила чрезвычайно мощную DDoS-атаку, задействовав глобально распределённую сеть фильтрации для блокировки вредоносного трафика.
Компания Blizzard, сталкиваясь с постоянными атаками на игровые серверы, показала, что гибридные решения, сочетающие локальные аппаратные средства с облачными сервисами, могут эффективно защищать критически важную инфраструктуру.
«Лаборатория Касперского» успешно отразила рекордную атаку на образовательные ресурсы, используя интеллектуальную фильтрацию трафика и выделенные инфраструктуры очистки.
Выводы
Из этих примеров следуют ключевые выводы для формирования эффективной стратегии защиты от DDoS:
- важно использовать выделенные решения класса Anti-DDoS с достаточным запасом производительности и пропускной способности для обеспечения устойчивости к атакам большой мощности;
- растёт роль облачных сервисов безопасности и применения ИИ для адаптивного обнаружения и нейтрализации угроз;
- эффективна многоуровневая защита, которая сочетает в себе как локальные, так и облачные решения, обеспечивая комплексную борьбу с угрозами на разных уровнях;
- необходим проактивный подход к обеспечению безопасности, в т. ч. регулярный мониторинг угроз, обновление защитных механизмов, проведение тренировок персонала и разработка планов реагирования на инциденты.
Следуя этим принципам, организации могут значительно повысить защищённость от современных DDoS-атак, минимизируя риски потерь и прерывания операций.
