Архив ИТ и интернет-сервисы · Поиск и интернет-сервисы
Яндекс: Антиробот на CatBoost отразил 989 DDoS-атак уровня L7 за 2023 год
По данным Яндекса, внутренний сервис Антиробот с моделями CatBoost в 2023 году отразил 989 атак уровня L7 на сервисы компании против 761 в 2022 году. За три месяца 2024 года отражена ещё 231 атака.
/01 · ключевые результаты
-
результат
было 761 989 шт.
отражённые DDoS-атаки уровня L7
Яндекс (блог на Хабре), блог компании, 21.03.2024
атак в 2022 году
2023 год · L7-DDoS-атаки на сервисы Яндекса
данные компании
- 231 шт. отражённые DDoS-атаки уровня L7 · результат Яндекс (блог на Хабре), блог компании, 21.03.2024
- более 0,999 доля точность модели на обучении (precision) · возможность системы Яндекс (блог на Хабре), блог компании, 21.03.2024
- 200 тыс. RPS средняя мощность атаки · масштаб Яндекс (блог на Хабре), блог компании, 21.03.2024
- 8,3 млн RPS максимальная мощность атаки · масштаб Яндекс (блог на Хабре), блог компании, 21.03.2024
оценка strategai
Оценку не приводим: источник не называет денежный эффект, потери или базу сравнения для защиты от атак.
По данным Яндекса, внутренний сервис Антиробот с моделями CatBoost в 2023 году отразил 989 атак уровня L7 на сервисы компании против 761 в 2022 году. За три месяца 2024 года отражена ещё 231 атака.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Яндекс
- Отрасль
- ИТ и интернет-сервисы · Поиск и интернет-сервисы
- Функция
- ИТ, разработка ПО и кибербезопасность
- Задача
- Кибербезопасность (SOC)
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Логи запросов к сервисам Яндекса: около тысячи факторов на быстрой части и десятки тысяч на умной, разметка атак аналитиками.
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 21.03.2024
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Яндекс защищает свои сервисы от DDoS-атак уровня L7, цель которых — вывести из строя приложение или сайт HTTP-запросами. По статистике компании, за 2023 год каждый второй сервис Яндекса хотя бы раз подвергался DDoS-атакам. Атаки стали регулярными: в 2022 году их было 761, в 2023 году — 989, в среднем две-три в день. Атакующие постоянно меняют инструменты, переходят с нерезидентских IP-адресов на резидентские, и эвристические правила быстро устаревают. Команде нужна защита, которая не задевает легитимный трафик людей и при этом отбивает атаки целиком.
Что
Решение
Антиробот — внутренний сервис, который в онлайн-режиме анализирует запросы к сервисам Яндекса и определяет, поступил запрос от человека или от робота. Балансировщик L7 отправляет каждый запрос в Антиробот и получает ответ: пропустить, показать капчу или заблокировать с ошибкой 403. Сервис состоит из быстрой и умной частей. Быстрая запускает лёгкий CatBoost на каждом запросе с ограниченным числом деревьев и глубиной. Умная использует десятки тысяч факторов, агрегации по времени и IP-адресам, более глубокий CatBoost и заносит выявленные вредоносные сущности в robotset, который учитывает быстрая часть.
Как
Внедрение
Антиробот начали делать более 10 лет назад для защиты Поиска Яндекса, затем он вырос в highload-сервис, который должен выдерживать нагрузку всех сервисов Яндекса и дополнительные десятки миллионов RPS во время атак. Цикл внедрения моделей такой: сервис логирует запросы и формирует факторные пространства, аналитики строят пайплайны разметки и обучают CatBoost для работы в реальном времени. При обучении точность фиксируют на уровне выше 0,999 и наращивают полноту новыми факторами. Дежурный аналитик ежедневно разбирает атаки и добавляет данные в обучающую выборку. На март 2024 года отражена 231 атака, средняя мощность — 223 000 RPS.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Яндекс сообщает, что в 2023 году сервис Антиробот отразил 989 DDoS-атак уровня L7 на сервисы компании, в 2022 году — 761.
- За три месяца 2024 года отражена 231 атака; средняя мощность атак в 2023 году составила 200 000 RPS, максимальная — 8,3 млн RPS.
- В Антироботе работают модели CatBoost, обучаемые на логах запросов; при обучении точность фиксируют на уровне выше 0,999.
Ограничения
- Число отражённых атак показывает частоту и масштаб угроз; источник не приводит долю пропущенных атак или фактические потери от простоев.
- Значение точности выше 0,999 задаётся как условие при обучении моделей; полнота по реальным атакам в источнике не названа.
- Результат принадлежит комплексу из Антиробота, дежурных аналитиков и процессов разбора атак; вклад одной ML-модели отдельно не выделен.
-
[1] Яндекс (блог на Хабре)
Как DDoS-атаки стали для нас рутиной и как ML помогает их отражать
компания · 21.03.2024
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001699 · Версия 1 · 23.10.2026 · /c/CB-001699/