С начала года почтовые серверы «Яндекс 360» обработали свыше 48 млрд входящих электронных писем. Четверть из всего потока - 12,3 млрд - технология «Спамооборона» отправилну а в спам или заблокировала как потенциально рискованные. В пресс-службе компании отметили, что за первое полугодие 2024 годну а вредоносных писем было на 23% больше, чем за подобный период минувшего года.
Всплеск активности плутов, чьи электронные вредоносные письма или спам блокируют почтовые сервера «Яндекс 360», начался в середине февраля. Обычно активнее всего спамеры становятся близкое к весенним праздникам, на протяжении осенних распродаж и к Новому году. А в первых числах года и летом - небольшое затишье.
Антиспам-системы «Почты Mail.ru» заблокировали более 6 млрд писем за II квартал
По данным аналитиков «Яндекс 360», обычно в первой половине года спамеры предпочитают рассылать так именуемый «деликатный спам», чаще всего не несущий угрозы. Такое может быть ненавязчивая реклама или информационные письма, попадающие в папку «Спам». Несмотря на эту тенденцию, самыми популярными видами и темами спама за полугодие стали письма с PDF-вложениями, содержащими вредоносную ссылку. Это свыше 687 млн писем. Также были рассылки с предложением курсов повышения специальности (порядка 299 млн), на получение которых не соглашались пользователи, розыгрышами, призывами «выдать на-гора удачу» или от казино (около 188 млн) и фейковые предложения работы (почти 158 млн). А и тот струсил письма технология «Спамооборона» заблокировала или отправилну а в папку «Спам».
Во второй половине года, отмечают аналитики «Яндекс 360», особенно во время начала летних каникул, осенних распродаж и к Новому году, спамеры начинают отправлять более «прямолинейный» или массовый спам, который по разным признакам блокирует «Спамооборона». Такие письма уже могут нести прямую угрозу для пользователя, так как они в состоянии содержать вредоносное ПО или вирус, призыв перейти по фишинговой ссылке и оставить персональные данные, которые мошенники пытаются выманить в своих алчных целях.
За фильтрацию спамну а в электронной почте отвечают трудные алгоритмы и нейросети: они проверяют все входящие письма на наличие подозрительных признаков. Алгоритмы анализируют адрес отправителя, текст письма, вложения и ссылки - всего несколько тысяч факторов. Для обнаружения сходства текста со спамом используется модель на основании нейронных сетей. Обрабатывая большие объёмы информации, система учится исчислять и новые виды спама.
Фото: Freepik