MessageLabs: уровни июньского спама нетипично высоки

MessageLabs: уровни июньского спама нетипично высоки

Согласно данным MessageLabs, дочерней компании Symantec, на протяжении всего июня 2009 года уровни спама в общем объеме электронной почты оставались нетипично высокими для летнего месяца. В среднем уровень спама составил более 83%, однако лишь малая часть спама рассылалась через веб-почту и публичные почтовые сервисы, каждые 8 из 10 спамовых писем рассылались бот-сетями, состоящими из зараженных ПК.

Аналитики говорят, что спам из бот-сетей - это наиболее опасный спам, так как с одной стороны его труднее заблокировать, а с другой - за ним стоят не реальные люди, рассылающие письма пачками, а компьютеры, которые будут бомбить почтовые ящики до тех пор, пока либо ящики не переполнятся, либо не будет дана команда на прекращение рассылок.

По данным MessageLabs, в пиковые дни июня доля спама в общем объеме писем доходила до 90,4%, что примерно соответствует пиковым значениям мая. Крупнейшей спамовой бот-сетью июня по-прежнему оставалась Cutwail. Данная сеть первые появилась в марте этого года и с тех пор количество ПК, входящих в нее постоянно увеличивалось.

"На сегодня более 45% мирового спама приходится на 6 крупнейших бот-сетей - Cutwail, Mega-D, Xarvester, Donbot, Grum и Rustock", - говорят в MessageLabs.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru