За первый квартал 2018 года вредоносный майнинг вырос на 4000%

За первый квартал 2018 года вредоносный майнинг вырос на 4000%

За первый квартал 2018 года вредоносный майнинг вырос на 4000%

Специалисты Malwarebytes опубликовали отчет, согласно которому количество инцидентов криптоджекинга за первый квартал 2018 года увеличилось на 4000 % по сравнению с аналогичным предыдущим периодом. А вот атаки программ-вымогателей наоборот пошли на спад, их количество сократилось на 35 %.

Компания представила интересную инфонографику. Например, на графике ниже можно оценить количество обнаружений вредоносного майнинга, атаковавшего обычных пользователей. Сравниваются четвертый квартал прошлого года и первый нынешнего.

А рисунок ниже отображает аналогичные показатели, но уже с бизнес-средой в качестве жертвы.

Среди основных угроз для домашних пользователей исследователи также выделили различные адваре — программы, отображающие пользователям навязчивую рекламу. Рейтинг самых популярных угроз как для пользователей, так и для предприятий, можно оценить на следующей картинке.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru