<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ИИ on RFY News</title><link>https://rfynews.com/categories/%D0%B8%D0%B8/</link><description>Recent content in ИИ on RFY News</description><generator>Hugo</generator><language>ru-ru</language><lastBuildDate>Wed, 07 Oct 2026 08:35:26 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://rfynews.com/categories/%D0%B8%D0%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Детекция аномалий на L7: как нейросети отражают распределенные DDoS-атаки нового типа</title><link>https://rfynews.com/l7-ai-ddos-protection-anomaly-detection/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rfynews.com/l7-ai-ddos-protection-anomaly-detection/</guid><description>&lt;p&gt;Традиционные средства защиты от DDoS-атак, основанные на статических сигнатурах и лимитировании частоты запросов (Rate Limiting), перестали справляться с угрозами на уровне приложений. Современные ботнеты используют полноценные браузерные движки для генерации уникальных цифровых отпечатков (JA3/JA4) и симуляции человеческой активности.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Ответом индустрии стало внедрение поведенческого анализа с помощью инференса легких ML-моделей прямо на шлюзах Nginx/Envoy. Анализируя десятки параметров сессии в первые миллисекунды соединения, система способна отличить автоматизированный скрипт от реального посетителя без необходимости показа капчи.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Проект Glasswing: как Anthropic привлекает ИИ к поиску уязвимостей</title><link>https://rfynews.com/anthropic-glasswing-security-ai/</link><pubDate>Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rfynews.com/anthropic-glasswing-security-ai/</guid><description>&lt;p&gt;С ростом автономности программных агентов вопросы кибербезопасности вышли на первый план. Инициативы вроде проекта Glasswing от Anthropic демонстрируют новый подход: искусственный интеллект используется не только для написания кода, но и для превентивного поиска критических архитектурных изъянов.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Изолированные контуры тестирования позволяют обучать защитные алгоритмы отражению сложных многоуровневых атак (L7), минимизируя человеческий фактор при ликвидации цифровых угроз.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>