Учетные провели исследование методов сбора информации спамерами

Учетные провели исследование методов сбора информации спамерами

...

Сотрудники Indiana University Researchers потратили пять месяцев на изучение методик, используемых современными спамерами для формирования и баз данных электронных адресов. Ученые считают, что результаты проведенного исследования окажутся небезынтересными для производителей средств борьбы со спамом.

Нежелательная электронная корреспонденция, или проще говоря спам представляет собой одну из наиболее распространенных и трудноразрешимых проблем, с которой сталкиваются практически все обитатели глобальной сети. По данным аналитиков компании MessageLabs, более 90 процентов писем, ежедневно передаваемых через Интернет, являются спамом.

Исследователи подготовились к эксперименту со впечатляющей основательностью. В качестве наживки были заготовлены 22’230 уникальных адресов электронной почты, которые были «разбросаны» в местах предположительного скопления спамеров.

Достаточно быстро ученым удалось установить, что наиболее привлекательными жертвами для распространителей мусорной корреспонденции являются обитатели Интернет-форумов, указывающие свой электронный адрес в публикуемом сообщении или комментарии. Указание адреса при регистрации на сайте, напротив, представляет собой достаточно безопасную процедуру. В ходе эксперимента ученые зарегистрировались на 70 сайтах и лишь на четыре адреса, указанных в регистрационной форме, начала поступать нежелательная корреспонденция. При этом примерно половина адресов, «засвеченных» в комментариях к постам привлекли к себе внимание распространителей «спама».

Для изучения методик сбора информации с веб-сайтов исследователи использовали специальный сайт, развернутый на собственном домене. Каждому посетителю ресурса демонстрировался уникальный адрес. Таким образом, эксперты смогли приблизительно установить периодичность сканирования сайтов в поисках новых жертв.

Эксперты утверждают, что хакерские приложения, отвечающие за сбор e-mail-адресов, так называемые «краулеры» (crawlers), обладают уникальными характеристиками, которые упрощают их обнаружение. А для того, чтобы отличить вредоносного «краулера» от его законопослушного собрата («онлайновые» поисковые механизмы также используют «ботов» для сбора необходимых данных) достаточно изучить его «место прописки».

Многим пользователям известно, что «краулера» можно без труда ввести в заблуждение путем замены символа «@» в указываемом адресе электронной почты на соответствующий предлог. Результаты проведенных экспериментов подтверждают эффективность этой нехитрой меры предосторожности. Кроме того, ученые доказали, что вероятность попадания пользователя в спамерскую базу данных напрямую зависит от благонадежности посещаемого ресурса.

О результатах своих исследований ученые рассказали на отраслевой конференции Conference on E-mail and Anti-Spam, in Mountain View, проходящей в эти дни в Калифорнии.

источник 

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