Наиболее распространенными вирусами в почтовом трафике остаются черви Netsky

Наиболее распространенными вирусами в почтовом трафике остаются черви Netsky

Компания "Лаборатория Касперского" опубликовала результаты анализа активности вредоносных программ в интернете в апреле нынешнего года.

"Лаборатория Касперского" отмечает, что в апреле почтовый трафик, содержащий вирусы, трояны и шпионские модули, претерпел значительные изменения по сравнению с предыдущим месяцем. В двадцатке наиболее распространенных вредоносных программ появились сразу шесть новичков. В основном - это представители хорошо известных семейств троянов и червей, таких как Mytob, Bagle и Netsky.

Кстати, именно различные разновидности Netsky продолжают удерживать лидерство по распространенности. В двадцатке Касперского присутствуют сразу семь модификаций Netsky, которые в сумме отвечают почти за 64% вредоносного почтового трафика.
Рвавшиеся в марте на первое место черви Mytob.t и Mydoom.m в апреле резко сдали позиции, а выпавшие в феврале из рейтинга вредоносные программы Zhelatin и Warezov пока так и не вернулись в двадцатку.

В целом, отмечает "Лаборатория Касперского", анализ почтового трафика подтверждает тот факт, что вирусописатели теперь предпочитают не рассылать свои творения в качестве вложений в электронные письма.

Наибольшее число инфицированных почтовых сообщений генерируют Соединенные Штаты, на долю которых приходятся 18,5% от общего числа зараженных писем. Второе место с показателем около 10% занимает Южная Корея, а замыкает тройку лидеров Испания - 8,1%. Россия находится на двадцатой позиции, генерируя около 1% от общего числа вредоносных писем.
Вирусная двадцатка Касперского за апрель выглядит следующим образом:

  1. Email-Worm.Win32.NetSky.q - 40,58%
  2. Email-Worm.Win32.NetSky.d - 8,18%
  3. Email-Worm.Win32.NetSky.y - 7,62%
  4. Email-Worm.Win32.Bagle.gt - 6,64%
  5. Email-Worm.Win32.Scano.gen - 6,47%
  6. Email-Worm.Win32.NetSky.aa - 5,81%
  7. Trojan-Downloader.Win32.Agent.ica - 3,08%
  8. Email-Worm.Win32.Nyxem.e - 3,01%
  9. Net-Worm.Win32.Mytob.x - 2,94%
  10. Net-Worm.Win32.Mytob.r - 2,68%
  11. Email-Worm.Win32.Bagle.gen - 1,73%
  12. Email-Worm.Win32.Scano.bn - 1,19%
  13. Email-Worm.Win32.Mydoom.l - 1,07%
  14. Net-Worm.Win32.Mytob.bk - 0,91%
  15. Email-Worm.Win32.Mydoom.m - 0,89%
  16. Email-Worm.Win32.NetSky.c - 0,70%
  17. Net-Worm.Win32.Mytob.c - 0,69%
  18. Email-Worm.Win32.NetSky.t - 0,62%
  19. Email-Worm.Win32.Bagle.dx - 0,47%
  20. Email-Worm.Win32.NetSky.ac - 0,47%
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

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