Около 40% мирового спама рассылается из сети Rustock

Около 40% мирового спама рассылается из сети Rustock

...

Согласно последним статистически данным подразделения MessageLabs компании Symantec, более 40% мирового спама рассылается всего из одной бот-сети. В отчете говорится, что бот-сеть Rustock, где в апреле этого года насчитывалось около 2,5 млн инфицированных компьютеров, сейчас распространяет около 43 млрд спамовых писем ежедневно. Большая часть спама - это фармацевтическая реклама.



По расчетам Symantec, сейчас Rustock насчитывает около 1,3 млн инфицированных компьютеров, что говорит о почти двукратном уменьшении числа компьютеров-зомби. Несмотря на это, сама сеть увеличила свою активность, говорит Пол Вудс, аналитик MessageLabs.

Значительная часть компьютеров, входящих в Rustock, являются машинами, расположенными в Северной Америке и Западной Европе. Вудс говорит, что двукратное снижение размеров Rustock можно объяснить различными факторами, например тем, что антивирусы, установленные на компьютерах пользователей, научились лучше обнаруживать троянские программы, используемые операторами Rustock.

Помимо этого, Rustock перестала использовать протокол шифрования TLS (Transport Layer Security), используемый для защиты почтовых сообщений. При помощи TLS значительно сложнее анализировать email-трафик, в то же время использование этого протокола требует дополнительных вычислительных ресурсов.

Источник

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru