Кибершпионаж раскрывает стратегии спаммеров

Кибершпионаж раскрывает стратегии спаммеров

...

Война против спама переходит в новую фазу. Специалисты по сетевой безопасности научились отлавливать и идентифицировать общие приемы, используемые спаммерами для создания и рассылки нежелательной корреспонденции. Разработанная методика может помочь разработчикам программного обеспечения создать надежную защиту против спама.

Спам (англ. spam) - массовая неперсонифицированная рассылка коммерческой, политической и иной рекламы или иного вида сообщений лицам, не выражавшим желания их получать (wiki).

На сегодняшний день более 90 процентов всей электронной почты является спамом. Программное обеспечение против спама использует многие критерии для отфильтровывания почтового "мусора": специфические ключевые фразы, характерные для навязчивой рекламной корреспонденции; блокирование доставки электронных писем от помещенных в черный список вебсайтов и почтовых доменов; массовые рассылки идентичных сообщений с одного и того же почтового адреса и т.д.

Чтобы обойти подобные методы защиты, спаммеры используют сети зараженных компьютеров, называемых ботнетами, чтобы в огромном количестве рассылать все новые варианты спама, способные ввести в заблуждение и обойти стандартные антиспам-фильтры.

На протяжении определенного времени ученые из Калифорнийского Международного института информатики в Беркли (International Computer Science Institute in Berkeley, California) анализировали трафик внутри ботнета под названием Storm, определяя способы взаимосвязи между зараженными компьютерами и спаммерским командным центром.

Исследователи выяснили, что какой-то неопознанный компьютер-контроллер посылал команды через вебсайты ряду компьютеров, называемых прокси-ботами. Эти прокси-боты затем раздавали конечным компьютерам-ботам определенный набор инструкций, включая шаблоны для почтовых сообщений. Рабочие боты затем заполняли шаблоны словами из словаря, создавая уникализированные спам-сообщения и намеренно избегая использования слов и фраз, которые обычно отлавливаются спам-фильтрами.

И хотя в ботнет Storm (который был закрыт в сентябре 2008 года) было относительно легко проникнуть, исследователи говорят, что борцы со спамом должны теперь быть в состоянии распознавать шаблоны других ботнетов, анализируя рассылаемый этими ботнетами спам.

Вероятно, это приведет к созданию нового фильтрующего программного обеспечения, и это преимущество будет у антиспаммеров. По крайней мере, до тех пор, пока спаммеры не придумают что-то новое в этой бесконечной гонке информационных вооружений.

Источник: newscientist.com 

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru