Электронный журнал "Спамтест" No. 337 в этом номере: Новости Гибкая сортировка корреспонденции и другие методы борьбы со спамом Спам-статистика за период 28 июня — 4 июля 2010 г. Новости NuCaptcha — анимированная защита от роботов Канадская компания Leap Marketing Technologies Inc. представила технологию текстовых CAPTCHA, которая использует видеоформат. Разработчики новой платформы исходили из того неоспоримого факта, что человек распознает движущийся объект намного лучше программы-робота. Чтобы оградить сервис от абьюзов, NuCaptcha предлагает регистранту ввести три буквы, которые выделены цветом в строке, бегущей на фоне анимированной картинки. Использование анимации позволяет повысить уровень защиты, изменяя параметры бегущей строки. Встроенный в NuCaptcha алгоритм самообучения способен выявить потенциальную угрозу и замедлить воспроизведение в несколько раз, пресекая также попытки взлома с помощью наемников. Согласно последним данным, обычный пользователь тратит на распознавание контрольного теста в среднем 9,8 секунд. Человеку, зарабатывающему этим на жизнь, требуется лишь 4 секунды. NuCaptcha быстро улавливает эту разницу и тормозит воспроизведение бегущей строки. Когда период ожидания превышает 15 секунд, процесс решения контрольных задач становится слишком затяжным и экономически невыгодным. Новая технология пока предлагается в виде базового комплекта, поставляемого на безвозмездной основе. Он способен генерировать до 25 тыс. тестов в месяц, инсталлируется и приводится в боеготовность за 10 минут. Тематика фоновых картинок в ожидании конструктивных предложений ограничена тремя категориями: спорт, экология и абстракция. Использование NuCaptcha предполагает наличие Adobe Flash Player, однако воспроизведение возможно также с помощью JavaScript или gif-анимации. Для людей с ограниченными возможностями предусмотрена опция закадровой начитки. По уверениям разработчиков, видеотесты NuCaptcha настолько незамысловаты, что их успешно пройдут 99% пользователей. Удостовериться в этом можно на сайте компании-стартапа NuCaptcha.com. Источник: prnewswire.com Источник: readwriteweb.com Фармаспамеры идут в наступление Специалисты по сетевой безопасности отмечают всплеск спам-рассылок, продвигающих услуги нелицензированных интернет-аптек. По наблюдениям MessageLabs, на теневом фармарынке объявились новые игроки. Об этом свидетельствует не только присутствие новых брэндов, но и новый дизайн соответствующих онлайн-сервисов, отсутствие партнерских связей с прежними участниками (обычно отражаемых перекрестными ссылками), а также новые расценки на привычные препараты. До сих пор эксперты четко выделяли две крупные группировки, занимающиеся противозаконным фармабизнесом в Сети: Canadian Pharmacy с партнерами и их молодых подражателей, привязывающих названия сайтов к разным регионам. В мае появились масштабные спам-рассылки, рекламирующие известный с 2007 года брэнд Canadian RX Drugs. Эта группировка и ее восемь партнеров год назад пропали со спам-арены, а теперь вновь начали предлагать свои услуги через лаконичные мусорные письма, чаще всего состоящие из одной ссылки. По свидетельству McAfee, они используют большое количество URL, привязанных к российской и украинской национальным зонам. В начале июня прошла небольшая спам-рассылка, продвигающая еще один хорошо забытый брэнд — Pharmacy Express. Веб-сайт, который спамеры пытаются выдать за новую интернет-аптеку, существовал еще в 2004 году. В этом же месяце ботнет, созданный на основе упрощенного варианта «штормового» троянца, провел агрессивную спам-рассылку, рекламируя новое имя в теневом фармабизнесе — RXSavers. Эта новоявленная интернет-аптека появилась в мае и (необоснованно) претендует на звание защищенного ресурса. Соответствующий домен оформлен через китайского регистратора и размещен на украинском веб-сервере. Хотя упомянутые спам-рассылки проводились почти одновременно, MessageLabs не обнаружила взаимосвязи между новыми участниками рынка. Нет и доказательств того, что они сотрудничают с кем-либо из старожилов. Источник: messagelabs.com Источник: avertlabs.com Австралийцы подарили кибермошенникам миллиард Согласно результатам опроса, проведенного маркетинговой компанией Galaxy Research по заказу VeriSign, в прошлом году онлайн-мошенникам удалось обмануть десятую часть австралийского интернет-сообщества. В опросе приняли участие 2500 пользователей Сети. Каждый десятый респондент признался, что за год хотя бы раз попал на удочку мошенников. При этом сумма индивидуальных потерь в среднем составила 1 тыс. долларов (примерно 855 долл. США). Если экстраполировать эти результаты на все интернет-население страны, получится, что количество жертв сетевого мошенничества в Австралии за год составило 1,37 миллиона, а их совокупные убытки превышают 1,3 млрд. долларов (1,1 млрд. долл. США). Возможно, такой метод оценки не соответствует реальному положению дел: ведь в конце прошлого года, по официальным данным, число активных пользователей австралийского сектора интернета составляло 9,1 миллиона. Но сумма потерь все равно поразительна. Наиболее распространенным методом кражи персональных идентификаторов в стране является фишинг. В ходу также «нигерийские» письма с трогательными сказками и призывами о помощи, которые успешно эксплуатируют доверчивость сентиментальных австралийцев. Около 60% участников опроса отметили, что за последний год им доводилось иметь дело с мошенническими сообщениями и фальшивыми веб-сайтами. Результаты опроса также подтвердили, что молодое поколение ведет себя более беспечно, нежели представители других возрастных групп. Две трети пользователей в возрасте 18-24 лет никогда не проверяют безопасность ресурса, вводя свои данные. Наиболее осмотрительными оказались те, кому за пятьдесят. Источник: news.com.au Источник: ibtimes.com МТС учредил свою «службу спасения» Оператор сотовой связи МТС запустил «горячую линию» для сбора информации о фактах мошенничества с использованием его ресурсов. Пожаловаться на злоупотребления теперь можно, отослав бесплатную SMS на федеральный номер 1911 или электронное письмо на адрес 911@mts.ru. Отправителю следует представить описание инцидента и номер телефона, с которого пришло мошенническое сообщение. В ответ он незамедлительно получит подтверждение приема заявки. По утверждению МТС, короткий номер 1911 доступен даже при нулевом или отрицательном балансе. Жалобы, полученные через каналы «горячей линии», послужат основанием для проведения внутренних расследований и принятия адекватных решений. Ввод «горячей линии» является еще одним мероприятием в рамках реализации программы по борьбе со злоупотреблениями в мобильном сервисе, запущенной МТС осенью прошлого года. В соответствии с этой программой оператор уже разработал и запустил такие сервисы, как система бесплатного оповещения о стоимости контент-услуг «Инфоконтент» и превентивный фильтр на короткие номера, замеченные в мошенничестве. Исчерпывающую информацию об услугах, доступных по коротким номерам, можно получить на сайте МТС в разделе «Услуги по коротким номерам». Распространенные схемы SMS-мошенничества, рекомендации для абонентов, перечень защитных мероприятий и контакты ответственных служб приведены в разделе «Безопасность». Потерпевшим рекомендуется обращаться в контактный центр МТС по телефону 8 800 333 0890, абоненты МТС могут также использовать короткий номер 0890. В ближайшее время оператор планирует ввести в строй новую платформу для мониторинга процесса предоставления услуг по коротким номерам – MSDP (Mobile Service Delivery Platform). МТС надеется, что с ее помощью можно будет оперативно производить точечные отключения мошеннических сервисов без нарушения работы добросовестных провайдеров. Источник: cybersecurity.ru Источник: mts.ru Гибкая сортировка корреспонденции и другие методы борьбы со спамом С. А. Назирова В редакцию электронного журнала Спамтест пришла статья, написанная аспиранткой Института Информационных Технологий Азербайджана Саадат Назировой. Сфера научных интересов Саадат — анализ и разработка методов борьбы со спамом. А наш журнал уже несколько лет служит ей одним из источников информации о спаме и тенденциях его развития. Статью мы публикуем без сокращений, а в конце приводим комментарий Андрея Никишина, руководителя Лаборатории облачных и контентных технологий ЛК. Предлагаются методы борьбы со спамом, использующим уязвимость существующих спам-фильтров. Каждый из методов может использоваться независимо от других. Предлагаемые методы могут быть применены совместно с традиционными антиспам-технологиями. Ключевые слова: cпам, фильтрация почты, возраст аккаунта, итерационная фильтрация, гибкая сортировка Введение. Результаты отчета Компании The Radicati Group для Microsoft Exchange Market Share показывают стремительный рост спама в электронной почте [1]. Идеальное средство от спама должно почти никогда не допускать ложных срабатываний и фильтровать 99,9% процентов спама. "Почти" — потому что на 100% выполнить обе задачи одновременно невозможно. Ведь главное — не только распознать 100% спама, но и не допускать ложных срабатываний, то есть, ситуаций, когда деловые или частные письма принимаются за спам. Существующие на сегодняшний день антиспам-продукты в более или менее удовлетворительной степени фильтруют приходящую или исходящую почту и сортируют их по папкам, допуская минимум 2-3% ложных срабатываний. Рис. 1. Worldwide Message and Spam Traffic, 2005 – 2009 [1] Постановка задачи. Несмотря на то, что этому направлению посвящено много работ, пока еще невозможно полностью избавится от ложных срабатываний [2-5]. Поэтому заключительный этап фильтрации делегируется пользователю, который должен осуществить его вручную: удалять нераспознанный спам из Inbox и проверять папку Spam в поисках писем, попавших туда по ошибке. Иногда бывает просто невозможно найти нужное письмо среди сотен спамовых писем, и оно теряется. Предлагаемые в данной статье методы позволяют значительно повысить качество фильтрации спама. 1. Метод гибкой сортировки корреспонденции. Обычно антиспам-технологии применяют жесткую сортировку Неспам/Спам. Однако проведенные автором исследования указывают на то, что при распознавании спама целесообразно формировать 4 группы писем: Точно неспам (папка Легитимные/Legitim) Скорее неспам, чем спам (папка Новички/Firsts) Скорее спам, чем неспам (папка Сомнительные/Fishily) Точно спам (папка Спам/Spam) Первая группа (папка Легитимные/Legitim) формируется из корреспонденции, полученной с адресов, с которыми ранее была переписка, либо с адресов, внесенных пользователем в белый список (список доверенных адресов). Очевидно, что письма этой группы с максимальной степенью вероятности к спаму не относятся. Ко второй группе (папка Новички/Firsts) относятся письма, нераспознанные фильтрами как спам, но полученные с адресов, с которыми ранее не было никакой переписки. Как правило, именно эти адреса находятся в группе риска, т.к. именно из этой группы спам обычно проникает в доверительную почту, минуя антиспам-фильтры. Обычно это нежелательная корреспонденция, адреса или «тела» писем которой еще не успели попасть в базы спам-фильтров. К третьей группе (папка Сомнительные/Fishily) предлагается относить корреспонденцию, которая посылается через провайдеров, занесенных в черные списки после того, как были зафиксированы массовые рассылки спама из обслуживаемых ими сетей. Это еще не является доказательством того, что присланное письмо является спамом, но позволяет предположить, что эта корреспонденция может оказаться нежелательной с большой степенью вероятности. Четвертая группа (папка Спам/Spam) формируется из следующей корреспонденции: письма, полученные с адресов, внесенных в черные списки (то есть, со спамерских адресов); письма, содержащие характерные спам-вирусы; письма, содержание которых на 100% совпадают с содержанием спам-шаблонов из базы спам-фильтров; письма, не имеющие идентификатора (DNS-адреса) провайдера-отправителя. Таким образом, в четвертую группу должна попадать корреспонденция, являющаяся спамом с максимальной степенью вероятности. При традиционном подходе к антиспам-защите первые две группы корреспонденции (“Точно неспам” и “Скорее неспам, чем спам”) помещаются в папку Inbox. При этом почта засоряется нераспознанным спамом. Третья и четвертая группа корреспонденции (“Скорее спам, чем неспам” и “Точно спам”) попадает в папку Spam. Таким образом, в этой папке может теряться ценная для получателя корреспонденция, ошибочно распознанная фильтром как спам. Замена жесткой сортировки Неспам/Спам на гибкую Неспам/Новички/Сомнительные /Спам и распределение корреспонденции по четырем папкам “Легитимные/Legitim”, “Новички/Firsts”, “Сомнительные/Fishily” и “Спам/Spam” (рис. 2) значительно повысит адекватность фильтрации. При превышении порогового значения поступления спам-корреспонденции можно на время блокировать поступление писем 4-ой группы. Рис. 2. Гибкая сортировка корреспонденции. 2. Метод итерационной фильтрации непрочитанной корреспонденции при каждом обновлении антиспам-баз. После обновления антиспам-баз предлагается проводить перемаркировку непрочитанной корреспонденции. При обнаружении ложных срабатываний (false positivies, true negatives) в результате перепроверки папок выдается запрос о действии, которое система должна выполнить (перенести непрочитанный спам в папку Spam или же перенести легитимный в папку Inbox). Если пользователь по каким-то причинам не отвечает на запрос, то через определенное время система самопроизвольно переносит обнаруженные сообщения в папку “Карантин” и записывает информацию в отчет. В отчете о работе антиспам-системы отражаются события, происходившие в ходе работы — зафиксированные факты обнаружения ложных срабатываний, и информация о состоянии папки “Карантин” — объем занимаемого дискового пространства, количество находящихся в ней сообщений. Элементарная проверка входящей электронной почты часто замедляет работу даже высокопроизводительной системы, тем более ее замедляет сканирование непрочитанной старой почты. Непрочитанную корреспонденцию можно разделить на две группы: непрочитанная корреспонденция, поступившая после последнего просмотра пользователем электронной почты (сайт почтовой службы или установленная почтовая программа); непрочитанная корреспонденция, поступившая до последнего просмотра пользователем электронной почты (сайт почтовой службы или установленная почтовая программа). Процесс мониторинга и сканирования не должен забирать слишком много системных ресурсов. Ведь в этом случае антиспам-решение попросту начнет препятствовать нормальной работе пользователя. При этом исключить из антиспам-базы старые описания спам-писем нельзя из-за возможности возникновения повторных эпидемий. Поэтому очень важно сбалансированное использование ресурсов компьютера. Работа антиспам-монитора не должна сказываться на производительности компьютера, обеспечивая в то же время приемлемый уровень фильтрации. Предлагаемая технология включает в себя возможность права выбора списков исключаемых объектов — файлов и папок, которые не будут проверяться монитором, и выбора группы непрочитанной корреспонденции. 3. Метод использования антиспам-модуля для проверки исходящей почты. Данный метод предполагает применение антиспам-модуля на стороне интернет-провайдера. Антиспам-модуль, осуществляющий фильтрацию исходящей корреспонденции, состоит из двух частей: модуль определения (Detection module) и модуль применения (Application Module). Сначала срабатывает Detection module. Первый модуль поэтапно проверяет следующие три условия: сравнение количества исходящей почты Mip с определенного IP адреса IP в определенном промежутке времени Tip с заранее установленным порогом Nip; сравнение количества исходящей почты MH с одинаковыми заголовками H в определенном промежутке времени TH с заранее установленным порогом NH; сравнение количества исходящей почты MB с одинаковым телом B в определенном промежутке времени TB с заранее установленным порогом NB. После определения принадлежности спамеру того или иного адреса сработает модуль применения (Application Module). Application module определяет, какие пакеты пропустить, а какие нет. Модуль определения ограничит полосу пропускания тех пакетов, для которых имеет место, по крайней мере, одно из следующих условий: Mip>= Nip, MH>= NH, MB>= NB Параметр пропускной способности обратно пропорционален величинам Mip, MH и MB. Ограничение можно осуществить с помощью средств, доступных на уровне межсетевых экранов и пакетных фильтров современных реализаций *nix (Linux, Unix) серверов [6, 7]. По достижении определенного порога Mip, MH и MB администратор системы отправляет этому пользователю предупредительное письмо и код авторизации для уточнения того, что стоит за рассылкой: пользователь или бот. В случае безуспешного запроса на авторизацию интернет-провайдер блокирует данного пользователя или учетную запись [8]. 4. Метод оценки надежности отправителя. Для достижения лучших результатов в оценке спама и недопущения потери санкционированной корреспонденции предлагается новый модуль проверки к уже существующим антиспам-программам. Один из предлагаемых подходов заключается в проверке того, существует ли почтовый адрес отправителя в папке отправленные (Sent Items). Этот параметр условно назовем Проверка На Отправленные (ПНО). ПНО получает значение “1” или “0”. Если mail адрес отправителя существует в листе, то ПНО = 1, следовательно, это письмо автоматически перемещается в папку Inbox, и дальше не фильтруется. В обратном случае ПНО = 0 и письмо попадает в следующее звено проверок. Такая проверка позволяет минимизировать процент ложных срабатываний фильтров. Второй вид проверки основан на анализе возраста почтового адреса отправителя. Но перед этим необходимо расширить SMTP-протокол, который позволил бы добавить историю адреса в HELO (изменения добавляются таким образом, что новая версия совместима со старым). Представители почтовых служб должны будут сделать возможным поддержку нового SMTP-протокола для того, чтобы проверка возраста почтового адреса была возможна. На данный момент этот параметр не отображается в существующем протоколе [9-11]. А новый расширенный SMTP-протокол должен иметь команду 250 – BDAY. Формат команды BDAY может выглядеть так: BDAY date/time. Здесь в роли date/time выступает время регистрации почтового адреса отправителя письма. В основе предлагаемого механизма проверки лежит следующая идея: так как спамеры автоматически создают новые почтовые адреса, возраст почтового адреса отправителя обратно пропорционален вероятности того, что письмо с этого адреса является незапрошенным. Параметр, характеризующий возраст почтового адреса отправителя условно назовем Возраст Почтового Адреса (ВПА). Если почту для почтового сервера хранит Предоставитель Интернет Услуг (ISP), то с помощью команды BDAY можно получить информацию о возрасте почтового адреса отправителя письма. Существует несколько способов реализации такого алгоритма. При одном из них после установления соединения с Предоставителем Интернет Услуг выдается команда BDAY со временем регистрации почтового адреса отправителя письма в качестве аргумента. Получив эту команду, SMTP-сервер Предоставителя Интернет Услуг вычисляет ВПА: ВПА=Current date/time – BDAY date/time Во время работы модуля проверки параметр ВПА сравнивается с переменной L. Здесь L — средний возраст незапрошенных писем, соответствующих периоду Tij (Tij = [ti,tj]), где i = [1, m] . Чем больше писем в папке Spam, тем точнее определяется значение L. Допустим, в папке Spam есть N незапрашиваемых писем, тогда где Ki — коэффициент спамности писем, соответствующих временному периоду Ti. Ki имеет значения в интервале [0,1] и обратно пропорциональна Ti. Если ВПА < L, то это письмо перемещается в папку Firsts (Новички). Предполагаем, что папка Новички уже создана. А если ВПА >= L, то это письмо попадает в следующее звено проверок. Предлагаемую модель проверок можно представить в следующем виде: Рис. 3. Алгоритм предлагаемого модуля Предлагаемый метод подробно рассмотрен в работе [12]. Выводы. Рассмотренные методы могут быть реализованы наряду с традиционными антиспам-технологиями. Следует отметить, что для реализации метода #4 нужны разработка и принятие международного стандарта о расширении протокола SMTP. Литература: Microsoft Exchange Market Share Statistics, 2006 http://whitepapers.zdnet.com/abstract.aspx?docid=284992 Vipul V.P., Adam O. Fighting spam with reputation systems. // ACM QUEUE. November 2005. pp 37-41. Shlomo H., Salvatore J.S. Combining email models for false positive reduction. // ACM. 2005, pp. 98-107 Joshua G., Gordon V.C., David H. Spam and the outgoing battle for the Inbox. // Communications of ACM. February 2007. Vol. 50, No.2, pp 25-33. Le Zhang, Jingbo Zhu, Tianshun Yao. An evaluation of statistical spam filtering techniques. // ACM Transactions 2004, pp. 243-269 Tomasz Chmielewski. Bandwidth Limiting HOWTO, www.tldp.org/HOWTO/Bandwidth-Limiting-HOWTO/index.html Jayachandran Maniyeri, Zhishou Zhang, Radhakrishna Pillai.R, A Linux Based Software Router Supporting QoS, Policy Based Control and Mobility. / Proceedings of the Eighth IEEE International Symposium on Computers and Communication (ISCC’03), 2003, IEEE Назирова C. А. Анти-спам модуль для проверки исходящей почты. // Известия НАНА, Информатика и проблемы управления. Том XXVIII, Баку №3, 2008, с. 158-162., www.science.az/cyber/journal/2008/3-28.pdf SMTP Authentication [Tutorial], 26.03.2008, www.fehcom.de/qmail/smtpauth.html Семенов Ю.А. Протокол электронной почты SMTP, http://book.itep.ru/4/44/smtp4414.htm Масич Г. Ф. Простой протокол передачи почты (SMTP), www.icmm.ru/~masich/win/lexion/mail/smtp.html Saadat Nazirova. Improvement of Anti Spam technologies with the help of an estimation of reliability of the sender / PCI'2008 - the Second International Conference "Problems of Cybernetics and Informatics", Baku, September 10-12, 2008, Vol. I, pp. 85-89, http://pci2008.science.az/1/22.pdf Алгулиев Р. М., Назирова С. А. Многослойная многоагентная автоматизированная система фильтрации электронной почты. // Телекоммуникации, Москва, №07, 2006, с. 6-10. Комментарий Андрея Никишина, руководителя Лаборатории облачных и контентных технологий «Лаборатории Касперского»: Очень приятно, что темой фильтрации нежелательной корреспонденции интересуются не только в специализированных компаниях, но и в научных кругах. Я с интересом прочитал статью Саадат Назировой. Мне, как человеку сугубо практическому, показалось, что статья Саадат будет интересна скорее теоретикам, чем практикам. Во-первых, потому, что на практике большая часть из предлагаемых в ней методов пока не была опробована. Я согласен, что предложенные подходы могут работать, но где доказательства? Во-вторых, предлагая четырехуровневую схему сортировки входящей корреспонденции, Саадат, на мой взгляд, не учла современной ситуации в том, что касается соотношения спама и легитимных писем в почтовом ящике среднего сотрудника фирмы. И одну папку со спамом люди обычно ленятся смотреть, а тут предлагается просмотреть три! Справедливости ради стоит заметить, что предложение с периодическим пересканированием папки «Входящие» — идея хорошая и, насколько я знаю, уже реализована в некоторых продуктах и сервисах. Все это касается первой части статьи. Вторая часть посвящена серверным решениям (скорее даже, решениям для провайдеров) и описывает репутационный подход к решению проблемы фильтрации спама. Бесспорно, интересно с теоретической точки зрения, но повторюсь — где результаты? Спам-статистика за период 28 июня — 4 июля 2010 г. "Лаборатория Касперского" Доля спама в русскоязычном секторе интернета за прошедшую неделю составила 82,2%. На прошедшей неделе распределение спама по рубрикам изменилось незначительно. Уменьшилась доля рубрики «Образование» (-4,3%), выросло количество писем тематики «Юридические услуги и аудит» (+2,8%). Колебания долей остальных тематик остались в пределах 2%. Популярные тематики № Тематика Описание Доля тематики Изменения за неделю 1   Образование   Реклама семинаров, тренингов, курсов.   23,7%   -4,3%   2   Другие товары и услуги   Предложения других товаров и услуг.   19,4%   +1,7%   3   Медикаменты; товары/услуги для здоровья   Предложения приобрести лекарственные препараты, БАДы и т.п. в online. Предложения медицинских и оздоровительных услуг, а также сопутствующих товаров.   13,8%   +0,1%   4   Компьютерное мошенничество   Фишинг, "нигерийские" письма, поддельные извещения о выигрыше в лотерею и пр. попытки мошенничества.   12,3%   +0,1%   5   Отдых и путешествия   Предложения туристических поездок, а также организации и проведения различных развлекательных мероприятий.   7,9%   +0,3%   6   Юридические услуги и аудит   Предложения юридических услуг.   4,9%   +2,8%   7   Реклама спамерских услуг   Предложения организовать спамерскую рассылку, программы для рассылок, базы электронных адресов и т.п.   4,0%   -0,1%   8   Реплики элитных товаров   Копии часов, аксессуаров, обуви и других товаров известных марок.   3,8%   +0,1%   9   Спам "для взрослых"   Предложения скачать/получить/ознакомиться с контентом "для взрослых". Знакомства и т.п.   3,2%   -0,2%   10   Компьютеры и Интернет   Предложения приобрести ПО, компьютерную технику, расходные материалы; также предложения для владельцев сайтов (хостинг, обмен баннерами и т.п.).   2,8%   -0,6%   11   Личные финансы   Предложения по страхованию, уменьшению кредитной задолженности, выгодным условиям займов и т.п. В подавляющем большинстве англоязычные письма.   Менее 2%   +0,2%   12   Недвижимость   Предложения сдать/снять недвижимость, строительство, риелторские услуги и пр.   Менее 2%   -0,3%   13   Полиграфия   Визитки, календари, печать, услуги типографии и пр.   Менее 2%   +0,6%   14   Остальной спам     Менее 2%   -0,1%   Примеры спамовых писем смотрите на сайте Securelist.com/ru. Написать письмо Прислать статью редактору Мнение редакции не всегда совпадает с мнением авторов материалов. Редакция оставляет за собой право не публиковать присланную статью без объяснения причин. Присланные статьи не рецензируются. (C) "Лаборатория Касперского", 1997 - 2010