Symantec: все больше спама из Азии и Латинской Америки

Symantec: все больше спама из Азии и Латинской Америки

Время подводить итоги, и Symantec с сожалением констатирует, что
среднегодовой уровень спама в Сети был высоким — 87,4%. Источники
спам-рассылок с середины года неуклонно смещаются в сторону Азиатско-Тихоокеанского региона и Южной Америки.

По данным Symantec, вклад азиатских стран в ноябрьский спам-трафик
составлял 26%, стран Латинской Америки — 25%. Значительно возросли
потоки спама из Бразилии, которая теперь ответственна за 13%
нелегитимной почты, из Вьетнама, Индии и Южной Кореи. Однако лидером
рейтинга стран — источников спама пока остаются США (20%).

В тематическом разделении спам-рассылок в минувшем месяце
преобладала категория интернет-услуг (35% от общего объема спама), хотя
ее вклад в спам-трафик уменьшился на 4%. Количество товарного спама и
предложений финансового характера было примерно одинаковым (по 16%), а
потоки «нигерийских» писем, по оценке Symantec, даже превосходили
фармаспам (9 и 8% соответственно).

В этом году вернулся на сцену графический спам. В начале лета на
долю писем в картинках приходилось более 22% от общего объема спама в
интернете. Количество нелегитимных писем с вложениями к концу года
стало сокращаться и в ноябре в среднем составляло 5,27%. Что касается
URL-спама, в прошлом месяце более половины используемых в нем ссылок
были привязаны к доменной зоне .com, 32% — к зоне .cn. 71% спамовых
сообщений по размеру относились к диапазону 2-5КБ, около 20% — 5-10КБ.

Отличительной чертой уходящего года стало освоение спамерами новых
сетевых пространств — блогов и социальных сетей. Исследователи также
отметили всплеск спам-рассылок, нацеленных на распространение зловредов
под видом безобидных вложений. В октябре вклад таких писем в
спам-трафик в среднем составлял 2%.

Количество атак фишеров в ноябре уменьшилось на 6% по сравнению с
предыдущим месяцем. Число фишинговых страниц, созданных с помощью
готовых комплектов для проведения кибератак, тоже сократилось — причем
значительно, на 24%, — и составляло лишь четверть от общего количества.
Основным объектом внимания фишеров остаются финансовые организации (81%
фишинговых атак).

 Источник

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru