Новости

Цель любой DDoS-атаки — вывести систему из строя, перегрузив запросами. В 2023 году количество таких атак значительно выросло по всему миру — они оказались выше показателей 2022 года на 117%.

По данным Cloudflare, такие атаки — серьезная угроза для самых разных отраслей в разных регионах. Кроме того, в последние годы заметен рост активности DDoS-атак в контексте военных конфликтов и политически значимых событий (например, число атак на IT-ресурсы в Палестине выросло на 1226% в годовом сопоставлении).

Исследование, проведенное StormWall, выявило, что в период лета 2023 года хактивисты, цель которых — привлечь внимание к различным социальным и политическим проблемам через кибератаки, достигли значительного успеха в своих нападениях и на российские компании. Только с июня по август 53% таких атак оказались эффективными — они полностью блокировали доступ к онлайн-ресурсам атакуемых компаний. Особенно тяжелое положение сложилось в финансовом секторе, где доля успешных DDoS-кампаний составила 78%.

Технологические факторы роста DDoS

У такого «успеха» есть основания. Развитие технологий выражается в заметном увеличении интенсивности и мощности DDoS-атак (пиковая мощности выросла с 500 Гбит/с в 2015 году до 2.3 Тбит/с к 2023 году). А атаки также становятся сложнее и изощреннее, они адаптируются и к новым методам защиты.

Наблюдается и расширение спектра целей атак, которые теперь включают не только веб-сайты и серверы, но и устройства IoT, облачные сервисы, CDN и прочие.

Также появилась тенденция коммодитизации DDoS-атак, что делает их доступными даже для малых групп и отдельных лиц. А массовое распространение IoT-устройств (камеры, роутеры и даже бытовая техника) привело к созданию ботнетов невиданного масштаба.

Облачные сервисы, предоставляющие огромные вычислительные мощности, также стали еще одним инструментом для усиления DDoS-атак. А технологии контейнеризации, такие как Docker и Kubernetes, облегчают развертывание и масштабирование инфраструктуры ботнетов, увеличивая их эффективность. Эксплуатация уязвимостей в протоколах и сервисах открывает двери для атак нового поколения, способных генерировать значительный объем трафика.

Иными словами, технологические инновации усиливают опасность DDoS-атак и усложняют задачу защиты для организаций: теперь компаниям нужен комплексный подход к обеспечению безопасности (что, по умолчанию, сложнее и дороже в реализации), а также важно постоянно совершенствовать стратегии защиты, учитывая все новые и новые угрозы.

ИИ в DDoS-атаках: наказание и спасение

Самая интересная для всех вовлеченных в процессы кибербезопасности сторон технология — искусственный интеллект и машинное обучение (ML). Они открывают принципиально новые возможности для автоматизации и оптимизации атак, делая их более сложными и менее заметными. И в последнее время роль ИИ в DDoS-атаках значительно возросла.

ИИ и ML помогают хакерам анализировать защитные механизмы целей и адаптироваться к ним, пытаясь найти и эксплуатировать слабые места. Это позволяет обходить стандартные методы защиты, которые используют компании, для обнаружения и митигации атак.

С помощью алгоритмов преступники могут автоматизировать генерацию и запуск нападений, а также масштабировать их, используя обширные ботнеты. Используя ИИ для анализа данных о потенциальных целях, можно проводить и более целенаправленные атаки, направленные на конкретные уязвимости или слабые точки системы. Это увеличивает шансы хакеров.

Алгоритмы ML также могут помочь атакующим анализировать поведение систем обнаружения вторжений и разрабатывать стратегии, которые помогут оставаться незамеченными. Это включает в себя изменение векторов атаки и генерацию трафика, который мимикрирует под легитимные запросы.

Наконец, ИИ позволяет преступникам координировать многовекторные DDoS-атаки, одновременно атакуя несколько компонентов инфраструктуры цели. Это усложняет процесс митигации, поскольку требует одновременного реагировать на несколько угроз.

Но, с другой стороны, эти же технологии позволили сделать системы безопасности более адаптивными и эффективными в борьбе с современными угрозами. Способность проактивно обнаруживать аномалии в сетевом трафике — одно из ключевых преимуществ ИИ и ML. Алгоритмы могут анализировать паттерны трафика в реальном времени, позволяя выявлять потенциальные DDoS-атаки на ранних стадиях и реагировать на угрозы быстрее. Это значительно снижает время, которое нужно, чтобы обнаружить нападения.

Адаптировать политики безопасности стало возможно благодаря динамической коррекции параметров защиты, таких как лимиты сессий и списки доступа, основанные на текущей ситуации и исторических данных. Это позволяет системам безопасности эффективно противостоять меняющимся угрозам без постоянного вмешательства специалистов.

ИИ и ML дают возможность обеспечить контрмеры (блокировка трафика или масштабирование ресурсов на защиту) и помогают автоматизировать процесс реагирования на инциденты. Это также ускоряет процесс и минимизирует потенциальный ущерб от атак.

Также ИИ и ML помогают выявлять новые векторы атак, предсказывать будущие угрозы на основе анализа исторических данных, снизить число ложных срабатываний, тем самым повысив точность и надежность систем защиты. Еще они могут выявлять ботнеты и видеть взаимосвязи между атаками, что дает возможность более глубоко понимать угрозы.

Еще одна важная особенность этих технологий — возможность интеллектуально приоритизировать трафик во время атак. Это позволяет поддерживать функционирование критически важных сервисов и систем, минимизируя влияние вторжения на работу организации.

Однако, несмотря на значительные преимущества, ИИ и ML нельзя считать универсальным решением. Они требуют интеграции с другими технологиями и практиками безопасности, чтобы обеспечить комплексную защиту. В современном цифровом мире важен именно сбалансированный и многоуровневый подход к кибербезопасности.

«Гонка вооружений»

Есть все основания полагать, что в ближайшем будущем методы DDoS-нападений будут только совершенствоваться. Все перечисленные технологические факторы их совершенствования никуда не денутся. Прежде всего, ожидают дальнейшего роста мощности атак. Словосочетание «колоссальные объемы DDoS-трафика» с каждым годом будет получать новое смысловое наполнение.

К сожалению, искусственный интеллект становится доступнее для киберпреступников. Это значит, что будет расти число атак на веб-приложения и их протоколы, то есть на седьмой уровень модели OSI (стандартизированная модель взаимодействия открытых систем от ISO). Именно здесь происходит взаимодействие программ с сетью через различные протоколы, такие как HTTP (для веб-трафика), SMTP (для электронной почты), FTP (для передачи файлов) и многие другие. Основная задача приложений — предоставить удобный и эффективный интерфейс для конечных пользователей. И атаки на этом уровне оказываются значительно более эффективными, чем традиционные объемные атаки, а защититься от них тяжелее всего.

Но также будет совершенствоваться и стратегия защиты от DDoS-атак. В этой сфере будущее связано с развитием технологий очистки трафика, которые включают в себя усовершенствование алгоритмов фильтрации на основе поведенческого анализа и репутационных баз. Дальнейшее распространение получат и адаптивные системы защиты, способные динамически подстраиваться под меняющийся ландшафт угроз.

Но решающую роль в борьбе с DDoS-атаками играет сотрудничество между организациями, провайдерами и регуляторами на глобальном уровне. С развитием технологий будет расти и число инициативы по обмену информацией об угрозах, повышая тем самым общую устойчивость. Приоритет в стратегиях превентивной защиты — регулярные тесты на проникновение.

Иными словами, борьба с DDoS-атаками становится непрерывной «гонкой вооружений», где ключ к успеху лежит в способности адаптироваться к новым угрозам, инновационно подходить к защите и налаживать эффективное сотрудничество в рамках глобальной интернет-экосистемы.