Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security,  с июля по сентябрь 2009 года проводила детальное исследование трафика электронной почты в 867 компаниях, принадлежащих к 11 различным секторам экономики в 22 странах Америки и Европы. В общей сложности анализу было подвергнуто свыше 503 миллионов сообщений. 

Цель исследования заключалась в том, чтобы сравнить последствия спама и вредоносных кодов в различных секторах экономики. 

 

Луис Корронс, технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs, говорит: “Нам было любопытно выяснить, в равной ли степени спам и другие угрозы, проникающие через электронную почту, поражают все компании, или же существуют определенные факторы, предрасполагающие компанию к заражению. Мы были удивлены, когда обнаружили ощутимые различия – до 12% – в коэффициенте нежелательной почты, получаемой предприятиями из различных секторов экономики". 

Главный вывод проведенного исследования - автомобильный и электротехнический секторы, а также правительственные организации являются основными получателями спама, имея коэффициенты 99,89%, 99,78% и 99,60% соответственно. Данный коэффициент представляет собой процентное соотношение спама и вредоносных сообщений относительно общего числа полученных электронных сообщений. Следовательно, это значит, что всего 0,11% от общего числа почты, получаемой компанией в автомобильном секторе, является легальной (в электротехническом секторе – 0,22%, а в правительственных организациях - 0,40%). 

Интересным открытием стал тот факт, что банковский сектор, который многие считают главной целью хакеров, находится практически в самом конце рейтинга с коэффициентом 92,48%. Образование и туризм замыкают рейтинг с показателями 87,98% и 87,22% соответственно. 

Однако не было отмечено особенных различий в темах спама, получаемого всеми предприятиями независимо от сектора экономики. Большинство сообщений (свыше 68%) было связано с фармацевтическими продуктами. За ними следует реклама различных подделок (18%) и сообщения сексуального характера (11%). 

Банковские трояны стали причиной 70% всех заражений. За ними следуют рекламные коды и шпионское ПО (22%), а менее 8% приходится на вирусы, черви и др. 

Чтобы помочь предприятиям быть в курсе происходящего и знать подробнее об угрозах информационной безопасности, компания Panda Security запустила кампанию по обучению и тренингу компаний под названием "Время для Вашего бизнеса" (Time for your business) (http://timeforyourbusiness.pandasecurity.com), в рамках которой рассматривается суть проблемы и варианты её решения.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru