Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Исследователи из команды Check Point Research (CPR) проанализировали, какие бренды чаще всего используют киберпреступники в фишинговых атаках. Отчёт за третий квартал 2021 года показал, что фишеры стали чаще имитировать социальные сети.

Что касается имён компаний, чаще других фигурирующих в фишинговых схемах, первое место досталось Microsoft. Причём техногигант из Редмонда довольно часто становится лидером по имитации в кампаниях онлайн-мошенников.

Тем не менее число упоминаний бренда Microsoft заметно уменьшилось, если сравнивать со вторым кварталом 2021 года. По данным Check Point, корпорация упоминалась в 29% всех фишинговых кампаний (прошлый период показал 45%).

При этом другая всем известная корпорация Amazon заняла второе место, обогнав DHL. В третьем квартале 2021 года имя детища Джефа Безоса использовалось в 13% фишинговых атак (во втором квартале эта доля составила 11%).

Однако изюминкой отчёта Check Point Research стала новая тенденция: в третьем квартале злоумышленники начали чаще использовать бренды социальных сетей. Как отметили исследователи, соцсети впервые вошли в топ-3 по числу попыток фишинга. А в целом список выглядит так:

  1. Microsoft (29% всех фишинговых атак в мире)
  2. Amazon (13%)
  3. DHL (9%)
  4. BestBuy (8%)
  5. Google (6%)
  6. WhatsApp (3%)
  7. Netflix (2.6%)
  8. LinkedIn (2.5%)
  9. PayPal (2.3%)
  10. Facebook (2.2%)
Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru