Symantec зафиксировала масштабное снижение объемов спама

Symantec зафиксировала масштабное снижение объемов спама

Согласно январскому отчету компании о спаме и фишинге, в истекшем месяце объем спама существенно снизился в сравнении с декабрем. Аналитики называют несколько вероятных причин столь заметного падения количества мусорных писем.



По мнению экспертов Symantec, обвал объема нежелательной корреспонденции сразу на 16% следует в первую очередь связывать с перерывом в деятельности ботнета Rustock, который неожиданно замолчал 4 января текущего года. Сообщается, что прекращение работы вредоносной сети оказало на распространение спама такое негативное воздействие, какого исследователи не видели с 2008 года - тогда был ликвидирован печально известный поставщик Интернет-услуг McColo, на серверах которого обитало множество образцов вредоносного программного обеспечения вкупе с центрами управления ботнетами.


Тем не менее, на протяжении всего месяца количество нежелательных сообщений по электронной почте возрастало, так что в феврале аналитики ожидают вновь увидеть более высокие показатели.


Еще одним фактором, повлиявшим на рассылки мусорной корреспонденции, оказалось полномасштабное отключение египетского сектора Интернета. Специалисты Symantec отметили в отчете, что когда правительство Египта приняло решение прекратить доступ граждан к Сети, общий объем спама уменьшился. Однако подсети охваченной революционными настроениями страны в сравнении с ботнетом Rustock являют собой образец благопристойности: весь Египет несет ответственность всего лишь за одну десятую долю процента суммарного количества нежелательных писем.


Главным источником спама остаются Соединенные Штаты (29% мусорных рассылок). Россия находится в списке на третьей позиции с пятью процентами. Лидируют американцы и в фишинге - 52%; российские похитители учетных сведений и психологические манипуляторы также набрали 5%, однако заняли уже четвертое место, пропустив вперед Германию и Канаду.


Стоит упомянуть о крупном падении еще нескольких показателей: так, на 37% снизилась интенсивность использования инструментов для автоматического построения фишинговых сайтов, а число подобных узлов без доменного имени (т.е. тех, к которым можно обратиться только по IP-адресу) и вовсе уменьшилось вдвое.


Ознакомиться с оригиналом документа можно здесь.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru