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.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru