MessageLabs: уровни июньского спама нетипично высоки

MessageLabs: уровни июньского спама нетипично высоки

Согласно данным MessageLabs, дочерней компании Symantec, на протяжении всего июня 2009 года уровни спама в общем объеме электронной почты оставались нетипично высокими для летнего месяца. В среднем уровень спама составил более 83%, однако лишь малая часть спама рассылалась через веб-почту и публичные почтовые сервисы, каждые 8 из 10 спамовых писем рассылались бот-сетями, состоящими из зараженных ПК.

Аналитики говорят, что спам из бот-сетей - это наиболее опасный спам, так как с одной стороны его труднее заблокировать, а с другой - за ним стоят не реальные люди, рассылающие письма пачками, а компьютеры, которые будут бомбить почтовые ящики до тех пор, пока либо ящики не переполнятся, либо не будет дана команда на прекращение рассылок.

По данным MessageLabs, в пиковые дни июня доля спама в общем объеме писем доходила до 90,4%, что примерно соответствует пиковым значениям мая. Крупнейшей спамовой бот-сетью июня по-прежнему оставалась Cutwail. Данная сеть первые появилась в марте этого года и с тех пор количество ПК, входящих в нее постоянно увеличивалось.

"На сегодня более 45% мирового спама приходится на 6 крупнейших бот-сетей - Cutwail, Mega-D, Xarvester, Donbot, Grum и Rustock", - говорят в MessageLabs.

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