Впервые с 2009 года в сети наблюдается рост объемов спам рассылок

Впервые с 2009 года в сети наблюдается рост объемов спам рассылок

Впервые с 2009 года в сети наблюдается рост объемов спам рассылок

Согласно годовому отчету «Лаборатории Касперского», доля спама в мировом почтовом трафике 2016 года составила 58,3% — это на 3 процентных пункта больше, чем в 2015. Последний раз увеличение доли спама в почтовом трафике было зафиксировано восемь лет назад, в 2009 году, после чего она стабильно понижалась.

Длительный спад был связан с переходом малого и среднего бизнеса на легальные рекламные платформы, однако теперь, судя по всему, этот процесс приостановился. Увеличение количества спама в 2016 году эксперты связывают с ростом числа писем с троянцами-шифровальщиками: антивирусный компонент срабатывал в почте клиентов «Лаборатории Касперского» почти в четыре раза чаще, чем в 2015 году.

 

Доля спама в мировом почтовом трафике, 2016 год

 

Засилье шифровальщиков эксперты связывают с доступностью этих программ на черном рынке. Сегодня злоумышленник может вообще не уметь писать код: из-за распространения модели «вредоносное ПО как услуга» (Ransomware-as-a-Service) и возможности аренды ботнетов от киберпреступников больше не требуется быть хакерами в традиционном смысле слова.

«Изменение тренда наводит на мысль, что мы, возможно, наблюдаем новый виток развития спама как инструмента. Массовые рассылки вряд ли достигнут былых масштабов, но по крайней мере в 2017 году мы прогнозируем продолжение тренда и высокое количество спама с шифровальщиками. Порог входа в киберпреступность в последнее время снизился из-за Ransomware-as-a-Service, и это тоже скажется на ситуации, — комментирует Дарья Гудкова, руководитель отдела контентных аналитиков «Лаборатории Касперского». — Чтобы уберечь себя от угроз, необходимо быть осторожным с письмами от незнакомых отправителей. Ну и конечно, хорошим подспорьем тут станет комплексное защитное решение с функцией антиспама, который отфильтрует большинство нежелательных писем еще на входе в почтовый ящик».

Среди других тенденций в спам-рассылках и фишинге эксперты «Лаборатории Касперского» отмечают следующие:

  • Растущая популярность спама среди малого бизнеса Китая. Одним из возможных объяснений этого феномена эксперты считают то, что многие глобальные социальные сети в Китае запрещены, и массовые рассылки стали для местных бизнесменов главным каналом выхода на мировой рынок.
  • Использование в качестве поводов для спама громких спортивных событий, а также создание рассылок для разных стран с релевантным только им контентом. Например, жители России получали письма, замаскированные под уведомления от Федеральной налоговой службы и Пенсионного фонда РФ.
  • Рост фишинговых атак на клиентов финансовых организаций: банков, онлайн-магазинов, платежных систем.
  • Активное использование мошенниками всех доступных средств коммуникации, таких как социальные сети, СМС, рекламные баннеры.
Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru