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.

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru