Спамеры Рунета

Спамеры Рунета

«Лаборатория Касперского» представляет статью руководителя группы спам-аналитиков Дарьи Гудковой «Спамеры Рунета».

За годы существования российского спам-бизнеса сформировался достаточно устойчивый рынок спамерских услуг. В настоящее время спам-рассылками занимаются не бедные студенты-программисты, а хорошо организованные фирмы с отлаженными методами работы, профессиональными маркетологами и дизайнерами.

В настоящее время доля спамовых писем в почтовом трафике Рунета редко опускается ниже 85%, и большая часть этих писем рассылается именно российскими спамерами, в том числе с зомби-компьютеров, находящихся во многих странах. Со временем активность российских спамеров растет, - если два года назад доля русскоязычных писем в спаме Рунета составляла 60%, то сейчас она превышает 70%.

Российские спамеры работают не только на Россию, но и на другие страны. Их ботсети обширны и разбросаны по всему миру. Одно из заметных отличий российских спамеров от зарубежных состоит в том, что они безбоязненно оставляют свои контакты, - адреса и телефоны.

Результаты опроса представителей спамерских компаний свидетельствуют о том, что многие крупные фирмы, занимающиеся рассылкой спама, существуют около 5 лет. Кроме рассылок они предлагают и другие услуги - так называемые абузоустойчивые (bulletproof) хостинги, рассылку спама по ICQ. Примерно треть спамеров рассылает спам с помощью ботнетов. Максимальная заявленная спамерами скорость рассылки достигает 6 тысяч писем в секунду.

Косвенно возможности российских спамеров можно оценить, отслеживая развитие тематического состава спама. Так, стоило российскому спам-бизнесу заинтересоваться «репликами» элитных товаров, как русскоязычный спам соответствующей тематики вошел в пятерку лидирующих тематик спама.

К осени 2008 года спам-рынок в России в целом сформировался. Однако мировой финансовый кризис оказал влияние на российский спам-бизнес. Прежде всего спамерам пришлось интенсифицировать рекламу своих услуг. Количество спамерской саморекламы в 2009 г. стало расти и к маю составило почти 20% от всего спама. Таким образом, фактически доля заказного спама в спам-трафике уменьшилась (для сравнения: в 2007 году доля саморекламы спамеров составила всего 7,2% от общего количества спама в Рунете). Часть рекламных сообщений стала более агрессивной, что говорит об обострении конкуренции между спамерскими компаниями.

Высокий процент саморекламы и ее более агрессивный характер, очевидно, можно объяснить борьбой спамеров за клиентов. В условиях кризиса некоторые компании-заказчики спама обанкротились, либо сократили издержки на рекламу. С другой стороны, компании, которые ранее справедливо полагали, что давать рекламу с помощью спам-рассылок не престижно, в период трудностей начали пользоваться этим относительно дешевым, но незаконным и плохо влияющим на репутацию методом распространения рекламы.

С полной версией статьи можно ознакомиться на сайте Спамтест.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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