Рост NDR-спама достигает пугающих масштабов

Рост NDR-спама достигает пугающих масштабов

В августе 2009 года PandaLabs зафиксировала рост на 2000% числа различных спамовых NDR-сообщений, находящихся в обращении (по сравнению с количеством экземпляров, обнаруженных с января по июнь текущего года). Двадцать процентов кодов от общего числа спама, отслеживаемого Panda Security, используют данную технологию. 

NDR (отчет о недоставке) – это электронное сообщение, автоматически отправленное пользователю почтовыми системами для того, чтобы сообщить о проблемах с доставкой сообщений. 

Такие сообщения обычно являются легитимными, но эта функция почтового сервера эксплуатируется спамерами для распространения спама, причем от имени реального пользователя – отправителя. Содержимое спама обычно рассылается в качестве вложения в фальшивое уведомление о недоставке. Несмотря на то, что, как правило, пользователи даже не пытались отправить предположительно не доставленное сообщение, им становится любопытно, и они открывают сообщение. 

Луис Корронс, технический директор PandaLabs, говорит: «На данный момент не существует единого мнения относительно NDR – являются ли они технологией обхода антиспамовых фильтров или же побочным эффектом атаки подбора по словарю. В любом случае данная технология в настоящее время используется чаще других. Подобные волны спама обычно генерируются на основе бот-сетей, зараженных ПК, контролируемых хакерами и рассылающих спам и др. Поскольку большинство NDR – это легитимные электронные сообщения, которые являются частью функционала почтового сервера, многие традиционные антиспамовые технологии до сих пор не обнаруживают и не блокируют их». 

Решения для безопасности корпоративной сети и периметра от Panda Security включают специальные технологии для борьбы с данным типом спама. Более подробная информация: www.viruslab.ru/products/enterprise/ 

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