Mailforspam.com — еще один сборщик спама

Mailforspam.com — еще один сборщик спама

...

Например, нужно скачать файл, а доступ к нему открыт только для зарегистрированных пользователей. Или протестировать очередные Web 2.0 проекты, которые в наше время плодятся чуть ли не ежечасно. А иногда кто-то просит оставить мейл, чтобы переслать какую-то информацию и вы точно знаете, что это все, что вам нужно от этого человека. В любом случае, оставлять свой электронный адрес не рекомендуется. Прежде всего, по причине потенциальной угрозы спама. Не секрет, что существует черный рынок баз электронных адресов, которые постоянно пополняются.

Конечно, можно зарегистрировать отдельный ящик специально для вышеописанных случаев, но можно пойти и другим путем, особенно, если вы не хотите «светить» один и тот же адрес (пусть даже и неиспользуемый) на всех сайтах и сервисах. Для таких целей существуют специальные службы, избавляющие пользователя от длительной регистрации электронного адреса.

Так, на днях был запущен проект Mailforspam.com. Каждый пользователь сервиса может использовать почтовый ящик вида name@mailforspam.com для любых целей. Для этого он просто вводит желаемое имя и нажимает на кнопку «Зайти». Все, ящик создан, и его владелец переходит в папку входящих сообщений. Никакой регистрации или авторизации. Чтобы проверить почту достаточно проделать ту же манипуляцию: ввести выбранное имя и нажать кнопку «Зайти».


Нужно отметить, что подобных сервисов очень много. Самый запоминающийся адрес, который удалось найти — это Spam.su. Но и в этом простом механизме существуют оригинальные решения. Например, сервис Bugmenot.com, на котором можно ввести имя хоста и получить список логинов с паролями уже зарегистрированных участников. Далее можно пользоваться любым из них. На Spam.la можно почитать последние спам-письма для пользователей системы. Впрочем, это тоже довольно часто встречается (например, на русскоязычном сайте Asdasd.ru). В бета-версии, Mail.ua помимо основного ящика, в интерфейсе сервиса можно создать сколько угодно временных. Здесь подход немного другой, но идея та же.

Основные проблемы подобных сервисов — это монетизация и попадание в черные списки ряда сайтов. Поскольку такие почтовые службы являются промежуточным звеном при достижении нужного сайта, то и зарабатывать на рекламе особо не получается. Любопытно, что среди проектов, подобных Mailforspam.com, есть даже платные, но, учитывая количество бесплатного предложения, трудно представить пользователя в трезвом рассудке, готового платить за эту услугу.

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