Kaspersky Who Calls: Доля потенциально мошеннических звонков выросла на 17%

Kaspersky Who Calls: Доля потенциально мошеннических звонков выросла на 17%

Kaspersky Who Calls: Доля потенциально мошеннических звонков выросла на 17%

Специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского» собрали статистику приложения Kaspersky Who Calls, помогающего пользователям бороться с входящими звонками от спамеров и мошенников. Оказалось, что доля подобных вызовов увеличилась в первом полугодии 2021 года.

Собранные Kaspersky Who Calls данные говорят о том, что за период с января по июнь нежелательными звонками стали более 70% входящих вызовов с неизвестных номеров. Другими словами, именно такой процент заняли спам-звонки.

Пользователям предлагали заём в 46,3% случаев от всего телефонного спама, при этом коллекторами представлялись ещё 27,1%. Помимо этого, популярными темами для разговора стали предложения «связи и интернета» и просьбы принять участие в социальных опросах.

Но что особенно стоит выделить — рост доли звонков с подозрением на мошенничество. По данным Kaspersky Who Calls, она выросла в сравнении с аналогичным периодом прошлого года на 17%.

В июле мы писали, что каждая вторая ссылка в мессенджерах россиян является фишинговой. Такую информацию также предоставили специалисты «Лаборатории Касперского», изучив данные о срабатывании компонента Safe Messaging в приложении Kaspersky Internet Security для Android.

Также ранее мы сообщали, что защиту от спамерских звонков использует только треть россиян, хотя они откровенно раздражают половину опрошенных граждан.

А в июне мы рассмотрели приложения для защиты от спам-звонков на Андроид и iOS. Кстати, там был и Kaspersky Who Calls, и многие другие продукты.

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