Малый бизнес не справляется со спамом

Малый бизнес не справляется со спамом

Согласно результатам опроса, проведенного по заказу GFI Software, в прошлом году 80% предприятий малого бизнеса США и Великобритании не заметили никакого уменьшения спамовых потоков. Около половины таких бизнес-структур до сих пор полагаются на единственное защитное решение ― штатный спам-фильтр своего антивируса.



В февральском опросе приняли участие руководители ИТ-отделов из 200 американских и 200 британских компаний с численностью персонала 5-1000 человек. 72% американцев и 75% британцев пожаловались на большие объемы входящего спама. При этом лишь 15% участников опроса отметили, что за минувший год объъемы почтового мусора уменьшились. Тенденцию к росту наблюдали 53% американцев и 61% британцев, сообщает securelist

70% респондентов сочли применяемые антиспам-решения малоэффективными или бесполезными. При этом 48% американских и 46% британских компаний уповают лишь на фильтр, идущий в комплекте с антивирусом; 19-20% опрошенных используют специализированный антиспам-софт. В США популярны также «облачные» решения (14% ответов против 8% у англичан), в Великобритании ― фильтрация на шлюзе (22% против 11% у американцев). 5% представителей малого бизнеса вообще не пользуются спам-фильтрами.

Все участники опроса признали, что обилие спама их беспокоит, в первую очередь, по соображениям безопасности. В качестве главной угрозы, ассоциированной со спамом, 29% американцев назвали вредоносные ссылки и вложения, 22% ― фишинг. У британцев эти показатели составили 23 и 22% соответственно. Последние озабочены также проблемой перегрузки почтовых серверов (20% ответов).

Почти 90% респондентов заявили, что регулярно проводят специализированные тренинги для персонала, объясняя риски, связанные со спам-рассылками. Тем не менее, в минувшем году 40% британских и 44% американских компаний стали жертвами кибератак из-за неосторожности собственных сотрудников, которые совершили переход по зловредной ссылке, присланной в спаме, или предоставили спамерам запрошенную информацию.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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