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

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru