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

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

На ЦИПР-2026 представили первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace о внедрении ИИ в российских компаниях. Картина получилась ожидаемая: бизнес активно тащит нейросети в процессы, но безопасность местами опять идёт где-то следом.

По данным исследования, около 80% российских компаний уже в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы.

Ещё 35% считают его стратегическим приоритетом на ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов есть только у 25%.

То есть ИИ уже помогает писать код, обрабатывать документы, отвечать клиентам, прогнозировать спрос, искать недвижимость, оценивать чистоту автомобилей и даже подбирать шихтовые материалы для сталеплавильной печи. Но отдельный вопрос «а кто всё это будет защищать?» у многих пока обходится стороной.

В рамках сессии на ЦИПР-2026 эксперты привели кейсы «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, «АльфаСтрахования», ТМК и «Циана». Компании используют ИИ в контакт-центрах, базах знаний, разработке, триаже уязвимостей, динамическом ценообразовании, оценке фото, модерации, поиске недвижимости и промышленных расчётах.

При этом сами участники рынка хорошо понимают, где болит. Среди ключевых рисков использования ИИ компании называют утечки данных — их отметили 80% респондентов. Ещё 60% опасаются некорректной генерации контента, а 54% — компрометации источников данных и баз знаний.

Есть и внешние угрозы. Российские компании считают наиболее опасными автоматизацию разведки и атак с помощью ИИ (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, которые усиливают социальную инженерию (51%).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru