Спам в сентябре 2008

Спам в сентябре 2008

"Лаборатория Касперского", ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, представляет очередной отчет по спам-активности за прошедший месяц.

Доля спама в почтовом трафике по сравнению с августом повысилась на 1,9% и составила в среднем 82,2%. Самый низкий показатель отмечен 15 сентября – 71,6%, больше всего спама зафиксировано 13 числа – 95%. Доля графического спама осталась неизменной в сравнении с прошлыми месяцами - 9%.

Вредоносные файлы содержались в 1,09% всех почтовых сообщений - это на 3% больше, чем в прошлом месяце. Ссылки на фишинговые сайты находились в 0,62% всех электронных писем. Самыми атакуемыми со стороны фишеров организациями стали платежная система PayPal, на которую было нацелено 36% всех фишинговых атак, и интернет-аукцион eBay (18%). Российские фишеры продолжали атаковать пользователей популярных сервисов Рунета – почтовых систем Mail.ru, Rambler и платежной системы "Яндекс.Деньги".

Пятерку лидирующих спам-тематик в сентябре составили рубрики "Спам для взрослых" (28%), "Медикаменты; товары и услуги для здоровья" (19%), "Образование" (12%), "Реплики элитных товаров" (6%), "Отдых и путешествия" (6%).

Тематика "Медикаменты; товары и услуги для здоровья", которая возглавляла рейтинг с апреля 2007 года, уступила первое место рубрике "Спам для взрослых", вырвавшейся вперед со значительным отрывом в 9%. В этой рубрике подавляющее большинство писем представляет собой русскоязычную рекламу порносайтов. В последнее время рассылка порноспама проводится настолько агрессивно, что он может составлять более половины всех писем, приходящих на адреса, попавшие в спамерские базы.

Спам продолжают использовать как инструмент черного PR. Инициаторы рассылок, якобы желая предупредить получателей о ненадежности компрометируемого объекта, пытаются распространить информацию о не угодивших им чем-либо людях или организациях. Начавшись в середине лета, поток подобных посланий не иссякает, что вынуждает еще раз напомнить: доверяя информации в спамовых письмах, человек позволяет совершенно неизвестным людям влиять на собственное мнение.

В сентябре спамеры не придумали никаких принципиально новых технических приемов. Чтобы "спрятать" рекламные тексты при контекстной фильтрации они использовали html-теги, "невидимый" текст (белые буквы на белом фоне), а в рассылках с рекламой сайтов для взрослых «рисовали» адреса рекламируемых сайтов с помощью различных символов, написанных через определенное количество пробелов и абзацев.

Чтобы привлечь внимание получателей к своим сообщениям и добиться доверия к содержанию письма со стороны пользователей, спамеры активно используют методы социальной инженерии. Особенно активно - при распространении вредоносных программ. В сентябре в одной из рассылок пользователям предлагалось скачать новый антивирус, который якобы рассылался для тестирования на 100 случайно выбранных адресов. В письме содержалась рекомендация отключить антивирусную защиту компьютера перед загрузкой "Antivirus Raptor". На самом деле при попытке скачать новое средство для борьбы с вредоносными объектами на компьютер начинала загружаться вредоносная программа Trojan-PSW.Win32.LdPinch.

Еще в одном письме, разосланном от имени соскучившегося по однокашникам бывшего студента, предлагалось посмотреть вложенный в письмо полный список выпускников. Однако вместо перечня экс-студентов вложение содержало вредоносную программу Trojan-Dropper.MSWord.1Table.gm.

В сентябре одним из характерных спамерских приемов стала рассылка писем-подделок, имитирующих легитимные сообщения с популярных сетевых ресурсов. Большая часть писем-имитаций рассылалась в ходе фишинг-атак, однако использовали такой прием не только фишеры, но и мошенники, которые в очередной раз пытались выманить у пользователей деньги с помощью платных SMS, отправленных на короткие номера.

В некоторых случаях спамеры прибегали к маскировке своих посланий под автоответы почтовых роботов. А письма "для взрослых" часто маскировались под приглашения с сайтов или личные сообщения.

Методы социальной инженерии спамеры используют умело, поэтому прежде, чем откликнуться на спамерское предложение, стоит «семь раз отмерить» последствия такого отклика.

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