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.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru