Спам-звонки бесят половину россиян, но защиту использует только треть

Спам-звонки бесят половину россиян, но защиту использует только треть

Спам-звонки бесят половину россиян, но защиту использует только треть

По данным Аналитического центра НАФИ, телефонный спам — привычное явление для подавляющего большинства жителей России. У половины владельцев мобильных устройств такие звонки вызывают раздражение, однако бороться с ними с помощью специальных приложений пытаются лишь 31% россиян.

Таковы результаты всероссийского опроса, проведенного аналитиками по репрезентативной выборке в конце мая – начале июня. В опросе приняли участие 1600 человек старше 18 лет из 53 регионов.

Как оказалось, за последний месяц с телефонным спамом сталкивались 89% респондентов. В Центральном и Дальневосточном федеральных округах этот показатель выше — 93%, в Москве и Санкт-Петербурге тоже (92%).

Более половины опрошенных (53%) отметили, что назойливые звонки их раздражают или доставляют серьезное неудобство. Примечательно, что такая реакция чаще возникает у мужчин в возрасте от 35 до 44 лет (60%) и женщин 45 лет и старше (60-63%).

Спам по телефону — это не только навязчивая реклама, такой звонок может оказаться частью мошеннической схемы. В этом случае он грозит финансовыми потерями; в России жертвы телефонного мошенничества в среднем теряют около 5 тыс. рублей.

Блокировать подобные звонки можно на уровне сетей сотовой связи, и некоторые операторы уже внедрили соответствующие технологии. Чтобы расширить эту практику, Минцифры подготовило законопроект, который обяжет провайдеров принимать активные меры против спама и мошенничества. Министерство также решило объединить усилия регуляторов и отрасли, создав центр по борьбе с телефонным спамом и мошенничеством.

Абоненты могут самостоятельно защититься от таких звонков, установив на смартфон приложение, способное распознавать номера злоумышленников (на основе жалоб, зафиксированных в общей базе) и информировать пользователя об угрозе либо автоматически блокировать такие вызовы. Такие программы-определители есть у МТС, «Яндекса», «Лаборатории Касперского» и некоторых российских банков (Сбер, «Тинькофф»).

Несмотря на наличие этих средств индивидуальной защиты, пользуется ими, согласно опросу НАФИ, меньше трети россиян. В возрастной группе от 18 до 24 лет этот показатель самый высокий — 44%.

«Телефонные базы для спам-звонков имеют сегодня довольно типичное происхождение – прежде всего, это “слитые” телефонные базы клиентов коммерческих организаций, а также базы, получаемые в ходе парсинга (сбора) номеров из открытых источников — например, с досок объявлений, социальных сетей, сайтов знакомств и других онлайн-ресурсов, — комментирует Тимур Аймалетдинов, замгендиректора Аналитического центра НАФИ. — Сегодня мы видим активную работу государства в лице Роскомнадзора за контролем соблюдения требований законодательства о персональных данных, а также усилия коммерческих компаний по созданию антиспам-приложений. Дело осталось за самими пользователями. Важно соблюдать простые правила кибербезопасности и кибергигиены — как минимум, не оставлять контактные данные там, где в этом нет необходимости».

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru