Россия лидер по количеству рассылаемого спама

Россия лидер по количеству рассылаемого спама

Согласно отчету, корпорации Symantec, Россия заняла первое место в Европе и третье в мире по объему исходящего спама, уступив в мировом первенстве Индии и Бразилии. В более чем 90% случаев спам, рассылаемый по всему миру, является англоязычным. В августе русский язык стал вторым в мире по популярности среди спамеров.



Аналитика за этот месяц также показала, что спамеры снова решили заработать на колебаниях неустойчивых финансовых рынков. Это особенно заметно по рассылке больших объемов спама, который убеждает потенциальных жертв приобретать мелкие акции по выгодной цене. После такой «накачки» («pump»), акции «сбрасываются» («dump») по завышенной цене, а злоумышленники получают прибыль. Подобная мошенническая технология получила название «pump-and-dump».

Подобный шквал писем со спамом может вызвать искусственный скачок цен на акции. Обычно именно в этот момент мошенники избавляются от своих пакетов, а спам-атака завершается, что в свою очередь способствует снижению интереса к акциям на бирже и их возвращению к изначально низкой цене (что также может быть использовано на рынке).

«Используя хорошо организованную атаку по схеме «накачки и сброса», мошенники могут получить солидный доход в считанные дни, - заявил Пол Вуд (Paul Wood), старший аналитик службы Symantec.cloud, - В нынешней неустойчивой обстановке многие люди соглашаются вкладывать средства в акции, которые, по обещаниям мошенников, принесут прибыль из-за колебаний рынка».

Кроме того, эксперты Symantec выяснили, что за первые семь месяцев 2011 г. появилось столько же новых вирусов, заражающих загрузочный сектор жесткого диска (MBR – Master Boot Record), сколько за предыдущие три года. Сектор MBR – это область на жестком диске (обычно, первый сектор), используемый компьютером для подготовки к работе. Этот сектор считывается первым из всех, а считанные данные интерпретируются оборудованием компьютера сразу после включения, еще до загрузки операционной системы.

«Заражение MBR-сектора открывает большие возможности по глубокому проникновению в компьютер и его контролю, - отметил Пол Вуд (Paul Wood), - Поэтому идея заражения MBR привлекательна для многих создателей вредоносного ПО. При этом, современные методы заражения представляют собой относительно сложную задачу, которую исполняют высококвалифицированные программисты».

Согласно отчету, объем спама сократился в сравнении с предыдущим месяцем, однако объем фишинговых атак растет. Большой вклад в этот рост внесли атаки, связанные с названиями известных брендов, например, атаки со ссылкой на сервис Apple iDisk, а также на различные компании и сервисы из Бразилии, в том числе социальные сети и известные финансовые организации.

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