Спамеры платят жителям развивающихся стран за прохождение тестов CAPTCHA

Спамеры платят жителям развивающихся стран за прохождение тестов CAPTCHA

...

Cпамеры платят жителям Индии, Бангладеш, Китая и других развивающихся стран за прохождение captcha-тестов (проверок, при которых необходимо ввести текст на изображении). Такие тесты используются в основном для отсеивания спам-роботов. Согласно расценкам сайта Freelancer.com, плата за такую работу составляет от $0,8 до $1,20 за тысячу пройденных тестов.

Луис фон Ан из Университета Карнеги — Меллон, один из тех, кто стоял за разработкой captcha, считает, что тысячи людей в развивающихся странах заняты этой работой, несмотря на ее монотонность и небольшую плату, ведь во многих районах Индии неквалифицированным сельскохозяйственным работникам платят около $2 в день.

20-летний студент из Бангладеш рассказал о том, что он работает с 30 другими студентами около 3 часов в день, и это дает ему возможность получать как минимум $6 каждые 15 дней. Один из пользователей сайта Freelancer.com также рекламирует свою небольшую фирму, насчитывающую около 30 компьютеров. Использование 3 рабочих смен позволяет работать над прохождением тестов на протяжении 24 часов в день и 7 дней в неделю.

Технический директор Google Макдуф Хьюз сообщил о том, что даже такие механизмы не позволяют спамерам достигать хороших результатов, поскольку captcha-тесты - лишь один из способов проверки пользователей, и следующим шагом, как правило, является подтверждение регистрации по почте.

Источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru