Лаборатория Касперского сообщает о снижении доли спама в январе

В январе по данным «Лаборатории Касперского» доля нежелательной корреспонденции в общемировом почтовом трафике снизилась на 7,6 пунктов и составила 65,7%. Однако на снижение в большей степени повлияло относительное затишье в праздничную неделю – в последующие дни спамерская активность восстановилась.

В январе внимание спамеров предсказуемо переключилось с прошедших новогодних праздников на грядущий День святого Валентина – специалисты «Лаборатории Касперского» зафиксировали рассылки «цветочной» рекламы и предложения подарков и услуг по организации романтических ужинов. Дополнительно в праздничном спаме были затронуты День защитника Отечества и Международный женский день. Зимняя Олимпиада тоже стала очередным поводом для рекламы оформленных в соответствующем стиле товаров: в спам-рассылках предлагались тематические подарки и услуги по организации мероприятий и туристических поездок.

В связи с окончанием финансового года немалая часть спам-рассылок содержала рекламу бухгалтерских услуг по подготовке и сдаче годовой отчетности для организаций. В свою очередь «нигерийские» мошенники с целью обмана пользователей и выманивания денег продолжили эксплуатировать смерть известных людей – на этот раз Нельсона Манделы и Ариэля Шарона.

Что касается вредоносного спама, то в январе внимание злоумышленников было сосредоточено на пользователях кроссплатформенного мессенджера WhatsApp для смартфонов, позволяющего обмениваться сообщениями и медиа-файлами. Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили поддельные уведомления от WhatsApp о том, что один из друзей пользователя отправил ему фотографию. При этом во вложении к письму находился известный бэкдор Androm, основная функция которого – загрузка на компьютер пользователя других вредоносных программ.

Большая часть мирового спама в январе рассылалась из США (21,9%). Лидер прошлого месяца, Китай, опустился на вторую строчку рейтинга стран-источников спама с долей в 16%, а замыкает тройку Южная Корея (12,5%). В целом регион Азии, несмотря на сохранение лидирующей позиции, продемонстрировал снижение доли спама в мировом трафике на 7,6 пунктов до 49%, в то время как показатель Северной Америки вырос до 22,7%. Лидером среди стран–источников спама в Рунете по-прежнему остается Россия (16,4%), второе место занимает Тайвань (13,2%), а на третьей строчке расположилась Индия (11,3%).

 

Страны-источники спама в мире в январе 2014 года


«Помните, что вероятность получить выгодное, прозрачное и гарантировано честное предложение посредством спама невысока – добросовестный продавец крайне редко прибегает к услугам спамеров. Причем помимо назойливой рекламы нежелательная корреспонденция может вести на вредоносные или фишинговые сайты, именно поэтому следует обращать внимание на подлинность ресурсов, на которые ведут ссылки в письме», – делится рекомендациями Мария Вергелис, спам-аналитик «Лаборатории Касперского».

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

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

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