Большинство спам-писем содержат вредоносные URL, а не вложения

Большинство спам-писем содержат вредоносные URL, а не вложения

Большинство спам-писем содержат вредоносные URL, а не вложения

Большинство вредоносных спам-писем, проанализированных исследователями за первую половину 2019 года, содержат ссылки на файлы вредоносов. В меньшинстве остались письма, к которым прикрепляют злонамеренные вложения. К такому заключению пришли сотрудники Proofpoint.

Если говорить более конкретно, то 85% спама, отправленного за второй квартал 2019 года, содержат ссылки на загрузку вредоносных файлов. В первом квартале также было отмечено тотальное преимущество ссылок над прикреплёнными к письмам злонамеренными файлами.

И это не случайность и не совпадение, как некоторые из читателей могут подумать. Операторы ботнетов крайне расчётливы и практичны.

Если большинство спам-писем приходят с вредоносными ссылками, а не вложениями, это значит, что именно так злоумышленникам удаётся чаще заразить своих жертв.

«На самом деле, превалирование URL может быть следствием целого ряда факторов. Но наиболее логичная причина — пользователи просто приучили себя подозрительно относиться к вложениям в письмах, особенно к тем, которые приходят из ненадёжных источников», — пишет команда Proofpoint.

«С другой стороны, URL довольно часто встречаются в корпоративной переписке, так как мы постоянно получаем уведомления о файлах, которыми с нами поделились, или ссылки на файлы в облаке, над которыми работает часть сотрудников предприятия».

Данные Proofpoint могут стать ключевыми при настройке антифишинговых решений и проведения курсов по кибербезопасности среди служащих.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru