MessageLabs: спамеры готовят подарки

MessageLabs: спамеры готовят подарки

...

Октябрь уж миновал… и по оценке MessageLabs, уровень спама из новых и неизвестных источников в октябре составил 88,1% почтового трафика.

Появились спам-рассылки, посвященные большим праздникам (Хэллоуин, День благодарения, Рождество и День Святого Валентина). Ожидается, что в разгар праздников объемы незапрошенной корреспонденции увеличатся до двух миллиардов писем в сутки.

Самый большой процент мусорной почты наблюдался в Датском королевстве — 96,2%. Немногим меньше спама получали жители России (95,4% почтовой корреспонденции), Германии (95,3%) и Франции (95,1%).

До самой середины октября тема Хэллоуина в спамовых письмах отражалась пунктирно (менее чем 0,5% посланий). Зато накануне праздника производительность спамеров взлетела до 500 млн. писем в сутки.

Большая часть хэллоуин-писем шла с ботнетов Rustock и Donbot, а продвигались в них фармацевтические препараты и дешевое ПО. С ботнета Pushdo, как возможные подарки к Рождеству и Дню благодарения, рекламировались копии часов престижных марок (около 2% спам-рекламы). Фармаспамеры использовали зомби-сети Pushdo и Rustock, рассылая с них призывы запастись их продукцией перед Днем св. Валентина.

Активность фишеров несколько спала, однако было отмечен ряд атак, приуроченных к окончанию подачи налоговых деклараций в США, Великобритании и Австралии. Во время пика активности мошенников поддельные письма от имени Налоговой службы США составляли 67% от общего объема фишинговых посланий. От имени британского Управления по налогам и таможенным сборам — 81%. Все фальшивки были сфабрикованы по одному шаблону, менялись только названия налоговой службы.

Увеличились также потоки фишинговых сообщений на итальянском и французском языках. Помимо банковских реквизитов, фишеры активно охотились за регистрационными данными пользователей на почтовых веб-сервисах. Эти данные нередко используются для авторизации и на других ресурсах — в социальных сетях, интернет-магазинах, онлайн-аукционах.

Из вредоносных рассылок особой масштабностью отличалась спам-кампания, нацеленная на распространение троянской программы Bredolab (Backdoor.Win32.Bredolab). Фальшивые уведомления о посылке, якобы отправленной адресату, отсылались с ботнета Pushdo и были снабжены троянским zip-файлом. По оценке MessageLabs, во время атаки на долю этих посланий приходилось 3,5% спам-трафика. Bredolab был обнаружен в 35,2% вредоносных сообщений, зафиксированных в октябре. 

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