McAfee подсчитала энергетическую стоимость спама

McAfee подсчитала энергетическую стоимость спама

Исследователи продемонстрировали достаточно прямолинейный подход к решению поставленной задачи. Они разделили все операции, связанные с созданием, распространением и обработкой спама на несколько отдельных процессов, и посчитали приблизительные энергозатраты по каждому из них.

Список таких операций включает в себя сбор электронных адресов и их передачу по сети, доставку сообщений на «ботнеты» или открытые серверы, передачу спама через сетевое оборудование, прием и обработку спама, а также действия конечных пользователей, такие как фильтрация поступающей корреспонденции и восстановление сообщений после ложного срабатывания антиспам-системы. Каждое из этих действий имеет реальную стоимость, выраженную в потреблении вычислительных ресурсов, следовательно, может быть с легкостью сопоставлено с затратами электрической энергии. Для более наглядного представления результатов исследования эксперты использовали такое понятие, как «энергетический бюджет» – общее количество электрической энергии, потребляемой в ходе всех перечисленных выше операций.

В результате выяснилось, что каждое действие, связанное с доставкой спама на почтовый сервер адресата потребляет не более двух процентов от общего бюджета. Иными словами, рассылка спама будет являться достаточно прибыльным и низкозатратным бизнесом даже в том случае, если спамеры начнут оплачивать счета за электричество, потребляемое сетями «ботнет», из собственного кармана. Расходы начинают заметно возрастать, когда компании предпринимают попытки фильтрации поступающей мусорной корреспонденции. Отсеивание поступающего спама на уровне корпоративных серверов представляет собой достаточно ресурсоемкий процесс и отнимает примерно 16 процентов всего энергетического бюджета. Специалисты McAfee также установили, что 27 процентов энергетического бюджета тратится на восстановление сообщений, ошибочно принятых за спам. А самые существенные затраты энергии (более половины бюджета) связаны с обнаружением и идентификацией мусорных сообщений, проникших через фильтры.

Исследователи также смогли без труда оценить ущерб, наносимый спамерами окружающей среде. Согласно материалам отчета, ежегодно в мире рассылается 62 триллионов спам-сообщений, на обработку которых тратится примерно 135 тераватт-часов энергии. Таким образом, каждое сообщение является причиной выброса в атмосферу 0,3 грамма углекислого газа (или 17 миллионов метрических тонн в год), сообщает сайт ArsTechnica.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru