Криминальная активность спамеров возросла

Криминальная активность спамеров возросла

Эксперты «Лаборатории Касперского» проанализировали активность спамеров в августе 2012 года. Количество незапрошенной электронной корреспонденции в почтовом трафике продолжает снижаться, и в последний летний месяц ее доля достигла 70,2%. Однако наряду с этим спам стал более криминализированным, поскольку вырос объем рекламы нелегальных товаров, распространяемых через партнерские программы, а также увеличилась доля мошеннических сообщений.

Процентное соотношение писем, содержащих вредоносный код, также остается достаточно высоким. Одновременно спамеры усиленно рекламировали свои услуги и услуги других представителей киберпреступного бизнеса.

В августе для распространения вредоносных вложений злоумышленники использовали большой набор уловок. Из новинок в их арсенале можно отметить прием, который раньше брали на вооружение исключительно фишеры. Спамеры стали угрожать пользователям блокировкой банковской карточки, чтобы заставить получателя сообщения скачать вредоносное вложение, в котором якобы указаны подробности.

Использовались и довольно «абстрактные» приемы, призванные возбудить любопытство пользователей. К ним относятся короткие письма, сообщающие о полученном скане документа, или предлагающие ознакомиться с подробностями некой транзакции. Не остались без внимания и старые уловки, такие как вредоносные электронные открытки, сообщения о недоставленной крупной почтовой компанией посылке или поддельные письма от Google о получении резюме от соискателя.

Нигерийские спамеры активно осваивают новые приемы с использованием легальных сервисов. В августе они стали применять возможности Yahoo-календаря.

В рейтинге стран–источников спама в русскоязычном сегменте Интернета вновь осталась неизменной пара лидеров. На первом месте – Индия (+7,1%), на втором – Вьетнам (-0,15%). Замыкает «тройку» лидеров Южная Корея, поднявшаяся на 1 строчку вверх. Позиция России в рейтинге осталась прежней, хотя доля почтового мусора, разосланного с ее территории, уменьшилась на 0,8%. Казахстан сместился с десятого места на девятое, хотя показатель этой страны практически не изменился.

«Август, как и предполагалось, был насыщен криминальной активностью в спаме. Сентябрь в этом отношении обещает быть более спокойным. Восстановление бизнес-активности приведет к уменьшению числа партнерских, в том числе и вредоносных, рассылок, – комментирует Мария Наместникова, старший спам-аналитик «Лаборатории Касперского». – Август традиционно является переходным месяцем для фишеров, чей интерес к соцсетям, в которых летом много времени проводят студенты и школьники, остается достаточно высоким. Однако с восстановлением деловой активности в поле зрения злоумышленников все чаще будут оказываться финансовые организации. В связи с этим, в сентябре возможен рост атак на банковский сектор, тогда как внимание к соцсетям станет ослабевать». 

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru