Американские ученые вычислили уязвимое место спамеров

Американские ученые вычислили уязвимое место спамеров

Исследователи из трех университетов США объединились для совместного изучения проблемы спама и поиска возможных путей ее решения. Поскольку ни совершенствование спам-фильтров, ни ликвидация ботнетов не оказывают существенного влияния на масштабы мусорных рассылок, ученые предприняли попытку найти нетрадиционный способ противодействия им.


В течение трех месяцев специалисты анализировали нежелательные почтовые сообщения, изучали инфраструктуру теневого бизнеса и делали контрольные закупки рекламируемых спамерами товаров (главным образом разнообразных фармацевтических препаратов, "выгодные предложения" относительно которых составляют солидную долю общего объема спама). В общей сложности было сделано сто заказов.

Собрав необходимую статистику, исследователи внимательно ее рассмотрели и обнаружили, что по крайней мере у "аптечных" спамеров точно есть уязвимое место: 95% всех финансовых транзакций с их участием проходили всего через три процессинговых центра, расположенных в Азербайджане, Дании и на карибском острове Невис. Узок денежный коридор и в других случаях - например, продавцы копий швейцарских часов и прочих товаров класса "люкс" работают с весьма ограниченным числом банков, которые фактически можно пересчитать по пальцам.

Таким образом, делают вывод ученые, нанести по спаму эффективный удар довольно просто - нужно лишь "взять в оборот" денежных посредников и привлечь их либо к ответственности, либо к сотрудничеству, так или иначе перекрыв поступление финансовых потоков к спамерам. Прибыли злоумышленников, соответственно, упадут, рассылки станут малорентабельными, и объем спама снизится.

Ознакомиться с оригинальной версией подготовленного учеными доклада можно здесь.

The Register

Письмо автору

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru