G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

Согласно данным специалистов лаборатории безопасности G Data Software, интернет-злоумышленников, рассылающих спам с опасными ссылками, нередко выдают стилистические, грамматические и пунктуационные ошибки, по которым пользователь может легко распознать мошеннические сообщения.



Как отмечают в G Data Software, для неспециалистов сложно составить и отправить сообщения на разных языках без единой ошибки, потому что для рассылки фишинга злоумышленникам из разных стран необходимо обращаться к адресату на его родном языке. Но так как далеко не все мошенники полиглоты, им приходится прибегать к помощи автоматических онлайн-переводчиков в целях «локализации» спама. Именно поэтому некоторые предположения нелогичны и звучат как «калька» с оригинального языка. Если же преступники не допускают каких-либо ошибок, такие атаки называют «сложными», говорится в сообщении компании.

Помимо грамматических ошибок, кибермошенники зачастую допускают в тексте оплошности, которые легко выдают природу сообщения. Как известно, большая часть спам-сообщений адресована пользователям от «банков». В частности, мошенники нередко присылают потенциальным жертвам письма о необходимости обновления системы безопасности счета или подтверждения личных данных. Однако автор письма может допустить ошибку в написании названия организации-отправителя.

Таким образом, если пользователь будет обращать внимание на подобные ошибки, то он становится менее подверженным компьютерным-атакам со стороны любителей легких денег, подчеркнули в G Data Software. Специалисты лаборатории G Data Software также советуют пользователям выполнять следующие действия при получении сообщения от незнакомых людей: при отсутствии счета на PayPal / «Яндекс. Деньги» / WebMoney/ «Деньги@Mail.ru» и др. не следует открывать сообщения о состоянии счета или возможных угрозах сервиса; получателю письма первым делом необходимо проветрить электронный адрес отправителя, поскольку вряд ли сотрудник банка будет иметь подобный адрес – lilly@free_email_provider; важно знать, адресовано ли письмо лично пользователю – так, приветствия типа «Dear bill_jones,» указывает на спам, потому что это лишь копия с электронного адреса пользователя перед @; большое количество ошибок в официальном письме из «банка» также указывает на мошенничество; перед нажатием на гиперссылку пользователю необходимо сначала навести мышку на ссылку, чтобы распознать её – банк с сайтом по адресу jgepi.h429.any_domain/login вряд ли долго продержался на рынке; адресату спам-письма не стоит обращать внимания на необходимость совершения электронных переводов по интернету; не следует нажимать на ссылку «отписаться от рассылки» (unsubscribe) в такого рода письмах – эта опция только подтверждает адрес, как активный, после чего пользователь рискует получить еще большее количество писем от неизвестных банков.

Источник

Claude освободил 700 ГБ, удалив домашнюю папку разработчика

Разработчик Себастьен Гиймо поручил ИИ-агенту Claude написать скрипт для очистки временных файлов. Бот справился слишком эффективно: удалил домашний каталог пользователя вместе с 700 ГБ данных и результатами недельной работы, но предусмотрительно оставил папку /tmp, ради которой всё и затевалось.

Гиймо регулярно запускает ИИ-агентов, которые оставляют после себя множество временных файлов.

Он попросил модель Claude Fable создать отдельную песочницу для каждого агента в /tmp и очищать её после завершения работы, не затрагивая используемые данные.

Первая версия скрипта показалась разработчику слишком сложной. Из-за наличия команд безвозвратного удаления Claude запустил дополнительную проверку безопасности. Система Anthropic сочла задачу рискованной и автоматически понизила модель сначала до Opus 5, а затем до Opus 4.8.


Новая модель написала тест, который сравнивал цели удаления с /tmp и домашним каталогом пользователя. Обе директории были правильно признаны опасными. А затем начался этап очистки тестовых данных, и Claude повторно использовал ту же переменную, в которой находился путь к домашней папке.

Гиймо остановил процесс, но слишком поздно: агент успел удалить 700 ГБ. Большую часть информации разработчик восстановил из Git, конфигурации Nix, журналов сессий и других источников. Однако недельная работа всё же пострадала.

Разработчик предполагает, что автоматический переход на менее сильную модель мог повысить риск ошибки. Более производительная Fable 5, возможно, заметила бы конфликт переменных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru