Спам в третьем квартале 2012 года снизил обороты

Спам в третьем квартале 2012 года снизил обороты

Аналитики «Лаборатории Касперского» продолжают отмечать наблюдающуюся на протяжении года тенденцию сокращения доли спама в общей массе почтовых рассылок. В третьем квартале 2012 года объем трафика нежелательных сообщений уменьшился по сравнению с предыдущим периодом на 2,8% и составил 71,5%. Вместе с тем эксперты зафиксировали значительное увеличение числа вредоносных рассылок – с 3% до 3,9% – и этот рост можно назвать еще одной тенденций года.

В определенной степени снижение доли спама в третьем квартале обусловлено традиционным спадом деловой активности летом. Но тенденция сокращения спамерских рассылок связана также с тем, что рекламные сообщения постепенно уходят из электронной почты на другие площадки: баннеры, социальные сети, купонные сервисы, контекстную рекламу. Поэтому даже небольшой всплеск послеотпускной активности в сентябре не смог изменить общую картину сокращения количества спама.

 

Объём спама во втором и третьем кварталах 2012 года

 

 

Отток вполне честных рекламных сообщений из почты закономерно ведет к увеличению доли более криминального спама, содержащего вредоносные вложения и рекламу запрещенных товаров или же использующего мошеннические приемы.

«В третьем квартале 2012 года злоумышленники отличились изрядной изобретательностью в маскировке подобных спам-сообщений под официальные уведомления. Мы встречали поддельные письма от хостинг-провайдеров, банковских систем, социальных сетей, онлайн-магазинов и других сервисов. В некоторых случаях злоумышленники даже объединяли два приема социальной инженерии: чтобы заставить пользователя пройти по ссылке, в фальшивых сообщениях от имени популярного сервиса они упоминали некий приз или спецпредложение, – комментирует Дарья Гудкова, руководитель отдела контентных аналитиков «Лаборатории Касперского». – В течение последнего года мы наблюдаем две параллельные тенденции: снижение доли незапрошенной корреспонденции и небольшое увеличение количества вредоносных рассылок. Скорее всего, обе тенденции продолжатся в ближайшее время, так как доля почтового мусора снижается за счет ухода из спама рекламодателей, предлагающих честные товары и услуги».

Особое внимание спамеров в третьем квартале привлекли купонные сервисы, чьи бренды злоумышленники использовали для распространения вредоносных ссылок и вложений. Активнее всего при этом они эксплуатировали популярный во всем мире купонный сервис Groupon: в якобы официальной рассылке с новыми предложениями злоумышленники отправляли доверчивым пользователям ссылки на ресурс с эксплойтами.

Что касается географии распространения спама, то за первые три месяца второго полугодия здесь произошли некоторые изменения. В отнюдь не лестном рейтинге стран-источников спама в третьем квартале значительно усилили свои позиции США, благодаря чему вся Северная Америка набрала 27,05% и в списке самых спамерских регионов заняла второе место. Первое место здесь традиционно осталось за Азией, на долю которой приходится почти половина мирового спама (49,50%). Латинская Америка оказалась на третьем месте, набрав 7,34%, а вот четвертое место с небольшим отрывом досталось Западной Европе (6,86%), которая в третьем квартале 2012 года смогла сильно обогнать по спам-активности Восточную Европу (3,64%).

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