Спам в декабре 2008 года

Спам в декабре 2008 года

«Лаборатория Касперского» представляет очередной отчет по спам-активности в Рунете за декабрь 2008 года.

В декабре доля спама в почтовом трафике, упавшая в ноябре после закрытия McColo, вернулась на прежний уровень, увеличившись на 7,7%. В последнем месяце уходящего года она составила в среднем 81,4%, «порадовав» самым низким (74,0%) и самым высоким (89,9%) показателями 16 и 21 декабря соответственно.

Доля графического спама, в свою очередь, выросла на 2% по сравнению с прошлыми месяцами и составила 11%. Некоторый рост, скорее всего, был спровоцирован многочисленными предновогодними и предрождественскими рассылками, которые требовали красочного оформления. Можно предположить, что в последующие месяцы относительный объем графического спама вернется к привычным значениям (порядка 9%). При этом следует отметить, что вредоносные вложения содержали 0,29% всех электронных сообщений, что значительно (на 2%) меньше аналогичного ноябрьского показателя (2,28%).

В декабре доля писем, содержащих фишинговые ссылки, незначительно (на 0,02%) увеличилась по сравнению с ноябрем и составила 0,78%. Фишеры действовали по сценарию минувшего месяца – излюбленной мишенью стали платежные системы (PayPal (38,8%) и AmericanExpress (19,5%)).

В России наибольшему количеству атак подверглась одна из популярных бесплатных почтовых систем Mail.Ru. Изобретательные хакеры прибегли к новым хитроумным уловкам при оформлении писем, нацеленных на получение логинов и паролей клиентов этого сервиса. Пользователю приходило электронное сообщение о якобы полученном письме. Для его просмотра требовалось ввести цифры, указанные на картинке. Правильность ввода цифр не имела значения: кнопка «Прочитать» являлась ссылкой на сайт с фальшивой страницей авторизации.

Несмотря на то что в декабре состав пятерки лидирующих тематик спама остался практически прежним, наметились небольшие изменения. Прогноз, сделанный нами в прошлом месяце, оправдался: спам «Для взрослых» (15,5%) уступил первое место рубрике «Медикаменты; товары и услуги для здоровья» (25,3%). Причина – существенное уменьшение доли спама «Для взрослых» (на 8,5% по сравнению с ноябрем) наряду с заметным увеличением количества русскоязычных предложений виагры.

Напомним, что всплеск рассылок, рекламирующих сайты для взрослых, сопровождался мошенническими манипуляциями – пользователей вводили в заблуждение относительно цены SMS-сообщений, которые требовалось послать для просмотра контента. Логично было предположить, что пользователи рано или поздно перестанут попадаться на одну и ту же удочку, что и произошло. Вероятно, вновь занявшая первое место рубрика «Медикаменты; товары и услуги для здоровья» надолго останется лидером рейтинга спам-тематик.

Рубрика «Образование» (8,1%), в большей части писем которой предлагалось заказать курсовую работу или купить поддельный диплом, осталась на третьей позиции. Также, вопреки ожиданиям, приближавшиеся длительные новогодние праздники не повысили рейтинг тематики «Отдых и путешествия» (6,8%), которая опустилась с четвертой на пятую позицию. Предложений о проведении досуга стало меньше – вероятно, внёс свою лепту переживаемый миром сложный период экономического кризиса.

В русскоязычных рассылках, независимо от рекламируемых товаров или услуг, спамерами чаще всего обыгрывалась тема экономического кризиса. А вот в англоязычных спамерских письмах чаще встречалось имя Барака Обамы.

Так, в одной из рассылок рекламировались тарелки с изображением Обамы. При попытке заказать сувенир получатель перенаправлялся на шаблонный спамерский сайт, на котором о тарелках даже не упоминалось. На сайте у разочарованного посетителя была возможность… «отписаться» от подобных рассылок. Скорей всего, эта акция была направлена на проверку активности адресов, входящих в спамерские базы.

Еще неожиданнее было использование имени избранного американского президента в рассылке, рекламирующей… специальную подушку от храпа. Название сайта, на который предлагалось пройти получателю, дословно можно перевести как «Обама при исполнении».

Спамеры продолжают использовать в корыстных целях популярность вышеупомянутого сервиса Mail.Ru. В декабре в спаме встречались извещения о выигрышах в лотерею, разосланные якобы администрацией этого хостинга. Призовые суммы варьировали от 250 до 800 рублей. О мошенническом характере рассылки свидетельствовало содержавшееся в письмах условие: для получения «выигрыша» требовалось послать SMS-сообщение на четырехзначный номер.

Спамерские методы и трюки по-прежнему поражают разнообразием. В конце года англоязычные спамеры активно использовали ссылки на сервисы google.com. В файлохранилище docs.google.com было размещено множество страниц с рекламой виагры, порнографии или реплик элитных товаров. Это позволило спамерам создать огромное количество писем с уникальными ссылками, что должно было затруднить работу спам-фильтров.

Еще одним способом, с помощью которого спамеры пытались обойти антиспамовую защиту, стало размещение рекламной информации на форумах и блогах. Специально для этого на различных (не всегда самых популярных) ресурсах спамеры регистрировали аккаунты. В спамовом письме содержалась ссылка, по которой получатель проходил на пост блоггера или профиль участника форума, где был размещен адрес сайта, рекламирующего товары/услуги. Особой популярностью этот прием пользовался у русскоязычных спамеров.

В первой половине января можно ожидать рост доли спама по отношению к легитимным письмам, связанный, однако, не столько с усилением собственно спамерской активности, сколько с уменьшением объема деловой переписки.

Напоминаем, что в периоды праздников мошенники активно применяют методы социальной инженерии, рассчитанные на веру потенциальных жертв в чудо. Если, вернувшись из поездки и разбирая праздничную почту, вы вдруг обнаружите извещение об огромной сумме внезапно полученного наследства или фантастическом выигрыше, помните, что, скорее всего, его послал «плохой Санта».

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru