ЛК зафиксировала резкий рост количества вредоносного спама

ЛК зафиксировала резкий рост количества вредоносного спама

ЛК зафиксировала резкий рост количества вредоносного спама

В начале 2016 года резко выросло количество вредоносного спама, однако в целом объем нежелательных писем продолжает сокращаться. Так, в марте защитные решения «Лаборатории Касперского» предотвратили свыше 22 млн попыток заражения пользователей вредоносными вложениями, что более чем в 4 раза превышает среднемесячное значение предыдущего года.

Таковы итоги анализа спам-активности в первом квартале. Отчасти этот рост объясняется повышением активности программ-вымогателей, которые часто распространяются именно с помощью спама. Кроме того, в большинство браузеров уже добавлена защита от посещения зараженных и фишинговых сайтов, в то время как почтовые клиенты по-прежнему не настолько безопасны, а значит, через них заражать пользователей гораздо проще и удобнее.

 

Количество срабатываний почтового компонента антивируса у клиентов «Лаборатории Касперского» в I квартале 2016 г.

 

«Подтверждаются наши давние прогнозы о постепенной криминализации спама, повышении его опасности вместе со снижением его общей доли в почте. Мошенники используют разные методы, чтобы заставить пользователей потерять бдительность и открыть вредоносное письмо. Разнообразие языков, социальная инженерия, огромное количество различных типов вложений, полностью меняющийся текст в рамках одной рассылки, подделка сообщений под уведомления от крупных авторитетных организаций и сервисов — все это выводит спам на новый уровень опасности», — предупреждает Дарья Лосева, спам-аналитик «Лаборатории Касперского».

В связи с участившимися терактами в странах Европы и Азии терроризм стал в первом квартале одной из основных тем нежелательных сообщений. Злоумышленники распространяли письма, якобы содержащие вложение с информацией о том, как своевременно обнаруживать взрывные устройства. На самом деле в письме находился зловред, использующийся для кражи персональных данных, организации DDoS-атак и установки вредоносного ПО.

Вдобавок к появлению новых тем в нежелательных письмах наблюдается тенденция к сокращению их размера. В январе-марте сообщения, объем которых не превышает 2 Кб, перешагнули планку в 80% от всего объема спама. Например, «нигерийские» мошенники раньше в основном сочиняли длинные и убедительные истории, нередко в качестве доказательства приводя ссылки на статьи из известных СМИ, а теперь все чаще рассылают короткие послания с предложением выйти на связь и узнать подробности.

Всего в первом квартале доля спама в общемировом почтовом трафике составила 56%, а в российском почти 62%. При этом нежелательных писем, исходящих из России, стало меньше. Если по итогам прошлого года наша страна заняла по этому показателю второе место, то в начале этого спустилась на седьмую позицию.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru