Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security,  с июля по сентябрь 2009 года проводила детальное исследование трафика электронной почты в 867 компаниях, принадлежащих к 11 различным секторам экономики в 22 странах Америки и Европы. В общей сложности анализу было подвергнуто свыше 503 миллионов сообщений. 

Цель исследования заключалась в том, чтобы сравнить последствия спама и вредоносных кодов в различных секторах экономики. 

 

Луис Корронс, технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs, говорит: “Нам было любопытно выяснить, в равной ли степени спам и другие угрозы, проникающие через электронную почту, поражают все компании, или же существуют определенные факторы, предрасполагающие компанию к заражению. Мы были удивлены, когда обнаружили ощутимые различия – до 12% – в коэффициенте нежелательной почты, получаемой предприятиями из различных секторов экономики". 

Главный вывод проведенного исследования - автомобильный и электротехнический секторы, а также правительственные организации являются основными получателями спама, имея коэффициенты 99,89%, 99,78% и 99,60% соответственно. Данный коэффициент представляет собой процентное соотношение спама и вредоносных сообщений относительно общего числа полученных электронных сообщений. Следовательно, это значит, что всего 0,11% от общего числа почты, получаемой компанией в автомобильном секторе, является легальной (в электротехническом секторе – 0,22%, а в правительственных организациях - 0,40%). 

Интересным открытием стал тот факт, что банковский сектор, который многие считают главной целью хакеров, находится практически в самом конце рейтинга с коэффициентом 92,48%. Образование и туризм замыкают рейтинг с показателями 87,98% и 87,22% соответственно. 

Однако не было отмечено особенных различий в темах спама, получаемого всеми предприятиями независимо от сектора экономики. Большинство сообщений (свыше 68%) было связано с фармацевтическими продуктами. За ними следует реклама различных подделок (18%) и сообщения сексуального характера (11%). 

Банковские трояны стали причиной 70% всех заражений. За ними следуют рекламные коды и шпионское ПО (22%), а менее 8% приходится на вирусы, черви и др. 

Чтобы помочь предприятиям быть в курсе происходящего и знать подробнее об угрозах информационной безопасности, компания Panda Security запустила кампанию по обучению и тренингу компаний под названием "Время для Вашего бизнеса" (Time for your business) (http://timeforyourbusiness.pandasecurity.com), в рамках которой рассматривается суть проблемы и варианты её решения.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru