Symantec выявила снижение объемов спама в сентябре

Symantec выявила снижение объемов спама в сентябре

По оценке Symantec, в сентябре потоки мусорных писем были достаточно стабильными. Уровень спама в почте несколько снизился по сравнению с предыдущим месяцем и составил 74,8%. В то же время вклад вредоносных сообщений в спам-трафик увеличился на 0,04 пункта ― до 0,53%.



72% зловредов, распространяемых в спаме, представляли собой бесчисленные модификации Bredolab, Sasfis, SpyEye, Zeus и прочих любителей частых мутаций (Symantec упорно называет из полиморфиками). В июле на их долю приходилось около четверти вредоносной составляющей спам-трафика, в прошлом месяце ― 18,5%. Эти троянцы, черви и вирусы нередко сокрыты в zip-файле, прикрепленном к письму, передает securelist.com

По наблюдениям экспертов, потоки зловредных писем с вложениями резко увеличились с конца августа. Мощные всплески аттач-спама грузили почтовые каналы каждые 48 часов; на пике он составлял больше четверти мусорной корреспонденции. Интенсификация потоков спама с вложениями привела к увеличению среднестатистических размеров непрошеных посланий. Согласно статистике Symantec, в сентябре больше четверти спам-писем по объему превышали 10 КБ (26,2% ― на 11 пунктов больше, чем в августе). Большинство зловредных рассылок исходило из Великобритании (42,1%), США (17,8%) и Голландии (16,3%). Чаще прочих от них страдали жители Венгрии, Швейцарии и Соединенного Королевства.

Общий рейтинг стран-спамеров с большим отрывом возглавляют США (47,5% глобального спама). В пятерку лидеров вошли также Индия (9,6%), Великобритания (8,1%), Бразилия (7,6%) и Россия (6,7%). Самый высокий уровень спама зафиксирован в Саудовской Аравии (84,0%), а в разделении по отраслям хозяйственной деятельности ― в автомобильной промышленности (77,8%).

В тематическом составе спама преобладали такие категории, как медицинские препараты и услуги (52,5%), игорный бизнес (16,0%), несанкционированная коммерческая реклама (14,5%), реплики элитных товаров (7,5%). Во всех этих категориях, за исключением последней, показатели заметно увеличились, причем вклад казино-спама вырос более чем в 2 раза. Большинство ссылок, используемых спамерами, были привязаны к доменной зоне .com (59,5% всех TLD). Присутствие российского национального домена в URL-спаме увеличилось на 14% и составило 8,1%.

Количество фишинговых рассылок в сентябре уменьшилось вдвое, число поддельных веб-сайтов ― на 12,2%. Основными мишенями фишеров остаются финансовые институты (78,3% кибератак) и информационные сервисы (20,6%). Большинство посланий фишеров были отосланы с американских, австрийских и британских ресурсов (27,7; 26,4 и 18,4% соответственно). Половина сайтов-ловушек были обнаружены на территории США. Наибольшее количество фишинговых посланий зафиксировано в ЮАР и Великобритании.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru