DDoS мощностью в 20 Гб/с, становится нормой

DDoS мощностью в 20 Гб/с становится нормой

В минувшем квартале Prolexic Technologies довелось отразить 7 DDoS-атак мощностью свыше 20 Гб/с, направленных на ресурсы ее клиентов. Некоторые из них были проведены злоумышленниками с помощью php-бота itsoknoproblembro.

«В прошлом году DDoS-атака выше 20 Гб/с была немыслимой, а сегодня воспринимается как рядовое явление», ― комментирует Стюарт Шолли (Stuart Scholly), президент Prolexic. ― «Для справки: в мире бизнеса мало кто располагает сетевой инфраструктурой, способной выдержать такие нагрузки по трафику».

Хотя мощность отдельных DDoS-кампаний увеличилась, общее число атак на клиентскую базу Prolexic снизилось на 14% в сравнении со II кварталом. Тем не менее, за год этот показатель почти удвоился. Скорость DDoS-трафика в июле-сентябре в среднем составила 4,9 Гб/с, что на 11% выше, чем в предыдущем квартале. Число пакетов в секунду (pps), отправляемых ботами, продолжает расти и за 3 месяца увеличилось на 33%, с 2,7 до 3,6 млн. Сравнительную статистику Prolexic подытожила в более компактном виде:

Изменения со II квартала 2012

  • уменьшение общего числа атак ― на 14%
  • увеличение средней мощности ― на 11%
  • увеличение средней продолжительности ― с 17 до 19 часов

Изменения с III квартала 2011

  • увеличение общего числа атак ― на 88%
  • увеличение средней мощности ― на 230%
  • уменьшение средней продолжительности ― с 33 до 19 часов

В III квартале, как и в предыдущем, дидосеры предпочитали использовать протоколы 3 и 4 уровня, на долю которых в отчетный период пришлось 80% инцидентов. Остальные 20% DDoS-атак были проведены на прикладном уровне. Эксперты зафиксировали 5 основных техник, применяемых злоумышленниками: SYN flood (23,53% инцидентов), UDP flood (19,63%), ICMP flood (17,79%), GET flood (13,50%) и UDP flood с фрагментацией пакетов (9,00%). Prolexic также отметила необычные типы атак: SYN PUSH, FIN PUSH (в обоих случаях производится модификация битовых флагов в TCP-заголовке) и RIP flood. Протокол маршрутизации RIP (Routing Information Protocol), известный со времен ARPANET и столь нехарактерный для арсенала дидосеров, был использован в атаке по методу отражения (reflection). С учетом этих новинок Prolexic ныне различает 18 типов DDoS-атак, тогда как год назад их было лишь 9, пишет securelist.com.

Основным плацдармом дидосеров по-прежнему является Китай, на долю которого в минувшем квартале пришлось 35% DDoS-атак. США поднялись на 2-ю ступень, ухудшив свой результат с 8 до 27%. В Тор 10 стран по этому показателю вошли 2 новичка: Саудовская Аравия (4%) и Великобритания (3%).

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

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

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