Американские ученые вычислили уязвимое место спамеров

Американские ученые вычислили уязвимое место спамеров

Исследователи из трех университетов США объединились для совместного изучения проблемы спама и поиска возможных путей ее решения. Поскольку ни совершенствование спам-фильтров, ни ликвидация ботнетов не оказывают существенного влияния на масштабы мусорных рассылок, ученые предприняли попытку найти нетрадиционный способ противодействия им.


В течение трех месяцев специалисты анализировали нежелательные почтовые сообщения, изучали инфраструктуру теневого бизнеса и делали контрольные закупки рекламируемых спамерами товаров (главным образом разнообразных фармацевтических препаратов, "выгодные предложения" относительно которых составляют солидную долю общего объема спама). В общей сложности было сделано сто заказов.

Собрав необходимую статистику, исследователи внимательно ее рассмотрели и обнаружили, что по крайней мере у "аптечных" спамеров точно есть уязвимое место: 95% всех финансовых транзакций с их участием проходили всего через три процессинговых центра, расположенных в Азербайджане, Дании и на карибском острове Невис. Узок денежный коридор и в других случаях - например, продавцы копий швейцарских часов и прочих товаров класса "люкс" работают с весьма ограниченным числом банков, которые фактически можно пересчитать по пальцам.

Таким образом, делают вывод ученые, нанести по спаму эффективный удар довольно просто - нужно лишь "взять в оборот" денежных посредников и привлечь их либо к ответственности, либо к сотрудничеству, так или иначе перекрыв поступление финансовых потоков к спамерам. Прибыли злоумышленников, соответственно, упадут, рассылки станут малорентабельными, и объем спама снизится.

Ознакомиться с оригинальной версией подготовленного учеными доклада можно здесь.

The Register

Письмо автору

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru