Более 50% россиян не используют мобильный софт для защиты от мошенников

Более 50% россиян не используют мобильный софт для защиты от мошенников

Россияне не склонны доверять защиту от телефонных мошенников соответствующим мобильным приложениям или сервисам, поскольку считают их неэффективными. Именно такой вывод сделали исследователи из компании TelecomDaily.

Как отмечают специалисты в отчёте, лишь 29% абонентов из России используют софт для определения телефонных номеров мошенников. 19% устанавливают различные баннерорезки и блокировщики рекламы.

TelecomDaily также представила результаты опроса, согласно которому более 98% российских пользователей мобильных устройств сталкивались со звонками мошенников. К сожалению, 12% респондентов потеряла деньги из-за стандартных телефонных разводов.

Интересный момент исследования, который приводит газета «Известия», касается использования приложений для защиты: только у 29% пользователей мобильных устройств установлен софт, предупреждающий о звонках с подозрительных номеров.

При этом только 1% опрошенных заявили, что доверяют общение с потенциальными мошенниками голосовым ассистентам.

Мнением об эффективность софта для защиты от мошенников поделился руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ компании «Газинформсервис» Сергей Полунин:

«Никакой серебряной пули, безусловно, ещё не изобрели, но это совсем не означает, что пользователям стоит пренебрегать существующими на рынке технологиями защиты. Каждое такое техническое решение делает жизнь злоумышленников сложнее, а ваш сон крепче. При этом, если целью злоумышленников стали лично вы, лучше обратиться к специалистам за помощью. Во всех других случаях стоит помнить, что общедоступные средства защиты как раз и помогают бороться с самыми популярными способами мошенничества. Хотя, к сожалению, большинство начинают задумываться об информационной безопасности только после потери первых денег».

Если вы сейчас выбираете мобильные приложения для защиты от спам-звонков на Андроид и iOS, рекомендуем ознакомиться с представленным в нашей статье софтом.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru