Mediascope подсчитала аудиторию Рунета старше 64 лет

TNS Central Asia | Тестовое Измерение Аудитории Мобильного Интернета, Казахстан 100 000 +

Компания TNS Central Asia впервые представила данные по аудитории сайтов мобильного Интернета и мобильных приложений в городах Казахстана 100 000+, по городу Алматы отдельно и по городам 100 000+ без Алматы.

Тестовое измерение аудитории Мобильного Интернета проводилось в период с 10 сентября по 9 октября 2018 года.

Скачать данные

Общая информация о проекте Web Index Mobile 100 000+:

• Измерение объема аудитории сайтов и приложений на мобильных устройствах.
• Рекрут среди участников десктопной on-line панели.
• ПО для сбора данных об активности панелистов на мобильном устройстве (RealityMine).

Основные параметры исследования:

• Размер панели – 500 устройств.
• Генеральная совокупность – люди, проживающие в городах Казахстана 100 000+, в возрасте 12-54 лет, которые выходили в Интернет со смартфонов и/или планшетов. Размер генеральной совокупности в 2018 году – 4 763 660 человек.

Данные собирались путем установки специализированного приложения на мобильные устройства участников исследования. Все заходы участников исследования в Интернет через мобильные устройства на сайты и в мобильные приложения регистрировались автоматически.  Измерялись все сайты и приложения, а также операционные системы Android и iOS.

По результатам исследования мобильного Интернета, самым популярным ресурсом (сайты + мобильные приложения) является Google (главная страница Google + поиск + мобильные приложения) – 3 884 тыс. чел. в возрасте 12-54 лет, проживающих в городах 100 000+ зашли на этот ресурс за анализируемый период. На втором месте WhatsApp (3 782 тыс.чел) и на третьем Вконтакте (3 756 тыс.чел).

Топ сайтов среди пользователей мобильного интернета возглавляет Вконтакте – 3 542 тыс. чел., далее с минимальным отрывом следует Яндекс (главная страница + поиск) – 3 472 тыс. чел., на третьем месте – Google (главная страница Google + поиск) – 3 274 тыс. человек.  

В топе приложений мобильного Интернета лидируют мобильные приложения WhatsApp – 3 782 тыс. чел, YouTube – 3 362 тыс. чел и приложения Google – 3 177 тыс. чел.

Отчет по результату тестового измерения аудитории мобильного Интернета за период с 10 сентября по 9 октября 2018 представлен по ссылке.

Очередная волна измерения аудитории мобильного Интернета планируется в сентябре 2019 года.

Главная

большой объем медиа пространства для вашей рекламы

120

Телеканалов

20

тематических

99

региональных

Вам нужна реклама на ТВ? Мы рады Вам в этом помочь! Страна-онлайн – это крупнейший селлер рекламного времени/ инвентаря  на цифровых  и региональных телеканалах.  Количество телеканалов, с которыми работает селлер Страна-онлайн, стремительно растет. Сегодня заказать рекламу на телевидении может каждый рекламодатель.  Страна-онлайн  предлагает услуги по размещению рекламы более чем на 100 телеканалах, в том числе, на 20 тематических и более 99 региональных телеканалах. Ежегодно мы улучшаем качество своих услуг. В данный момент Клиент  может дать рекламу на ТВ и купить рекламное время наиболее удобным для него способом: по минутам, по GRP или по количеству выходов. Страна-онлайн специализируется на следующих видах таргетинга: по регионам, по целевой аудитории, по контенту. Страна-онлайн разрабатывает платформу, на которой Клиент сможет самостоятельно выбирать наиболее удобное для себя размещение с учетом максимального (в рамках возможного на ТВ) количества таргетингов. Специалисты компании Страна-онлайн (стаж работы каждого сотрудника в рекламном бизнесе более 7 лет) разработают уникальное предложение для каждого клиента, просчитают эффективность предложения и обеспечат ПБА. Заказать рекламу на ТВ – это просто! Мы предлагаем Вам ознакомиться с нашими услугами наиболее полно и приглашаем Вас на встречу с нами! Всегда рады быть полезными Вашему бизнесу!

Социальные сети в 2018 году: глобальное исследование

Сегодня соцсети настолько прочно укоренились в нашей жизни, что состав пятерки самых популярных социальных площадок практически не меняется из года в год. Тем не менее, масштабы проникновения и использования этих соцсетей отличаются в зависимости от географии и демографических факторов. Понимание этих различий играет большую роль при нацеливании на конкретную аудиторию. Сравнивая самые популярные соцсети, важно обращать внимание не на количество зарегистрированных аккаунтов, а на число активных пользователей. Из обзора вы узнаете, какие соцсети растут быстрее остальных, а какие сейчас находятся в упадке.

Самые популярные социальные платформы

Диаграмма, подготовленная аналитическим агентством Statista, дает четкое представление о количестве активных пользователей (в миллионах) в самых популярных социальных сетях мира. Возглавляет список Facebook. Едва ли это может кого-то удивить. Facebook занимает большую часть рынка благодаря более 2 млрд активных пользователей. В январе 2017 года самым ближайшим конкурентом гиганта был WhatsApp, который также принадлежит корпорации Facebook. Тогда он находился на втором месте. Сегодня же на второй строчке с 1,5 млрд активных пользователей расположился YouTube. Facebook Messenger и WhatsApp занимают третье и четвертое места соответственно.

За ними следуют платформы, большая часть аудитории которых находится на территории Азиатско-Тихоокеанского региона. Это QQ, WeChat и Qzone (с более 600 млн активных пользователей). Это показывает, что в странах АТР есть целый ряд популярных социальных медиа. После них мы видим кластер популярных преимущественно на Западе площадок — Tumblr, Instagram и Twitter.

А что же в России?

В России проникновение соцсетей оценивается в 47%, аккаунты в них имеют 67,8 млн россиян. По данным Statista, активнее всего в РФ используют YouTube (63% опрошенных), второе место занимает ВКонтакте — 61%. Глобальный лидер Facebook лишь на четвертой строчке с показателем в 35%. Среди мессенджеров доминируют Skype и WhatsApp (по 38%).

Социальные сети, которые растут быстрее других

Маркетологи обычно отводят на SMM не очень много времени. В какой же соцсети сконцентрировать усилия? Twitter, которому с 2010 по 2017 год удалось собрать аудиторию в 313 миллионов пользователей, показал самые медленные темпы роста в сравнении с его крупнейшими конкурентами Facebook, WhatsApp и китайской WeChat. Основанный в 2013 году Instagram уже к 2014 году переплюнул Twitter по размеру аудитории.

Новое исследование от Statista показало, что в 2017 году Twitter сильно отстал от соперников. Он продемонстрировал самый низкий прирост ежемесячной активной аудитории, который с 3 квартала 2015 года по 3 квартал 2017 года составил всего 23 миллиона. Facebook меж тем разросся на 461 миллион.

Как пользователи взаимодействуют с брендами в соцсетях

Знать, как вести себя и какие публикации делать в соцмедиа, также немаловажно, поскольку это формирует образ вашего бренда и, как следствие, стимулирует пользователей покупать ваши продукты или наоборот отписываться от ваших групп. Социальные сети все больше используют как платформы для работы с клиентами, где клиенты, существующие и потенциальные, хотят получить ответы на свои вопросы в режиме реального времени. Из диаграммы, взятой из отчета Sprout Social, видно, что 48% пользователей можно склонить к покупке, быстро отвечая на вопросы в группе.  46% положительно реагируют на акции, а 42% могут выбрать товар бренда, если на его странице представлен образовательный контент. 27% из опрошенных пользователей признались, что захотят совершить покупку, если им показать материалы, который обычно остаются за кадром.

Половина участников опроса Sprout Social заявили, что они отпишутся от сообщества бренда, если там опубликую вызывающие у них раздражение материалы, а 27% сообщили, что отметят бренд и его страницу как спам и заблокируют ее. Именно поэтому для охвата и вовлечения ваших потенциальных клиентов так важно публиковать релевантные и интересные материалы, которые находят отклик у вашей целевой аудитории.

Соцсети с самой активной аудиторией

Важным фактором, который влияет на то, сколько времени нам следует уделить SMM в определенной социальной сети, является уровень вовлеченности аудитории. Здесь опять доминирует Facebook, где также наблюдается самая высокая вовлеченность по времени, если верить данным, полученным аналитической компанией comScore в результате изучения группы потребителей из США.

Успехи Facebook поражают. В дополнение к тому, что соцсеть сама по себе занимает верхнюю строчку, другие платформы, принадлежащие корпорации, также оккупировали второе и третье место. Уровень проникновения Facebook Messenger составляет 47%, а Instagram следует прямо за ним.

Из свежих данных от Pew Internet, приведенных на диаграмме ниже, мы можем видеть, что Facebook лидирует и по количеству активной аудитории в сутки. 76% пользователей заходят в соцсеть каждый день, в Instagram этот показатель равен 51%. Только 42% пользователей Twitter заглядывают туда ежедневно, что почти вполовину меньше, чем у Facebook.

Средняя дневная продолжительность пользования соцсетями в США составляет 2 часа 1 минуту, в России пользователи проводят на соцплощадках немного больше времени — 2 часа 19 минут.

Коэффициенты вовлеченности в разных соцсетях

Аналитическая маркетинговая компания TrackMaven проанализировала 51 миллион постов различных компаний из 130 отраслей, чтобы узнать, в каких социальных сетях самый высокий коэффициент вовлеченности. Результаты показали, что абсолютным лидером по вовлеченности на 1000 подписчиков является Instagram. Это настолько выше показателей других соцсетей, что пришлось составить отдельную диаграмму, чтобы проиллюстрировать разницу между Facebook, LinkedIn и Twitter.

Как видно из второго графика, Facebook значительно опережает Twitter и LinkedIn. Причиной тому является в большей степени то, что в Twitter публикуют больше постов, потому что здесь нет алгоритма, позволяющего демонстрировать контент лишь небольшой части аудитории. Из-за этого брендам приходится засыпать свои ленты постами, чтобы пробиться через информационный шум. Это, в свою очередь, снижает уровень отклика на публикации. Ниже представлено среднесуточное количество постов на аккаунт в трех соцсетях.

Общая статистика использования социальных сетей по всему миру

Каждый год WeAreSocial обновляет свой всеобъемлющий статистический отчет Global Digital Report, в котором собраны полезные данные о социальных медиа по всему миру. Из него можно узнать, насколько по-разному социальными площадками пользуются в разных частях света. Удивление вызывает тот факт, что западные страны серьезно отстают по темпам проникновения соцсетей.

Ниже приведены основные выводы проведенных исследований.

• Количество интернет-пользователей в 2018 году достигло 4,021 млрд человек, что на 7 процентов больше в сравнении с данными год назад.
• Аудитория социальных сетей в 2018 году насчитывает 3,196 млрд человек — на 13% выше прошлогодней цифры.
• Число пользователей мобильных телефонов составляет 5,135 млрд человек, это означает плюс 4% к значению прошлого года.

Цифры стремительно растут, особенно это касается активных пользователей соцсетей с мобильных устройств — уровень проникновения 39%, что на 5% больше, чем в 2017 году.

Если говорить о структуре веб-трафика в зависимости от типа устройств, то больше всего трафика генерируют мобильные пользователи (52%, что на 4% выше, чем в прошлом году). С десктопов посещают лишь 43% всех веб-страниц, это на 3% ниже прошлогоднего значения.

Северная, Западная и Южная Европа, а также Северная Америка могут похвастаться самым высоким уровнем проникновения интернета — 74%—94% всего населения пользуются всемирной сетью. В России интернетом пользуются 110 млн человек — 76% всего населения.

Прирост глобальной аудитории соцсетей с января 2017 года составил 13%. Самый быстрый рост количества пользователей отмечается в Саудовской Аравии. С января 2017 года их число увеличилось на 32%, средний общемировой показатель — 17%. Среди других стран с самыми высокими показателями прироста Индия, Индонезия и Гана. Причиной скачка стало развитие технологий, что упростило населению доступ к социальным площадкам. Медленнее всего соцсети росли в ОАЭ, Южной Корее и Великобритании — <5%. В России пользователей соцсетей стало на 8 826 000 человек больше (+15% к прошлогоднему значению).

Поскольку самая большая доля пользователей приходится на Facebook, было бы полезно знать, как публикуемый вами контент проявит себя в этой соцсети и какие функции использовать, чтобы увеличить его охват. По статистике соцсети средний охват публикации составляет 10,7%, при этом органические посты имеют 8% (органический охват в России составляет 11,3%), а у платных постов это значение равно 26,8% (27,4% в России). Органические и оплачиваемые посты в Facebook имеют огромный потенциал. Важно грамотно таргетировать публикации, чтобы получать качественные лиды.

Более полное представление о состоянии глобального цифрового рынка в 2018 году вы можете получить, изучив наш обзор Интернет 2017–2018 в мире и в России: статистика и тренды, который мы подготовили на основе исследования Global Digital 2018.

Популярность социальных сетей по странам

График из отчета GlobalWebIndex ниже, составленный на основании опроса интернет-пользователей, прекрасно отражает популярность различных соцсетей по странам. Индонезия, Филиппины, Мексика, Индия и Бразилия входят в десятку самых активных аудиторий каждой из соцсетей, и значительно опережают США, Великобританию и страны Европы.

Из четырех представленных соцсетей (Facebook, YouTube, Twitter и Google+) россияне активнее всего заходят в видеосервис. Twitter и Google+ сравнительно часто используют лишь 20% наших соотечественников, а Facebook регулярно просматривают чуть более 40%.

Демографическая статистика использования социальных сетей

Как видно из графика, в разных возрастных группах наблюдается похожая структура использования социальных сетей. Это говорит о том, что соцсети достигли той стадии зрелости, когда с их помощью можно достучаться до всех демографических групп независимо от возраста и пола. Исключениями являются Instagram и Tumblr с более молодой аудиторией.

Стратегии взаимодействия с аудитории социальных сетей

По данным исследования The State of Social 2018, 96% брендов имеют представительство в Facebook.

При этом только у половины опрошенных есть задокументированная SMM-стратегия. Крупный бизнес немного ответственнее относится к этому вопросу, нежели небольшие компании (60% заявили, что такой документ у них имеется).

Если говорить о типах контента, публикуемого брендами, то лидируют изображения, ссылки и тексты. Несмотря на то, что видеопосты, как правило, получают наибольший отклик, видео-контент занимает здесь лишь четвертую строчку. Это связано прежде всего со сложностью создания таких материалов.

В конце 2017 года Smart Insights совместно с Clutch провели опрос среди представителей бизнеса, в котором поинтересовались, какие из соцсетей представляют для них наибольшую ценность. Выяснилось, что среди B2C-компаний самой эффективной считается Facebook (93% респондентов), а большинство компаний сегмента B2B предпочитают LinkedIn (93%).

Ценность социальных сетей для брендов в 2018 году

1. Если вы считаете, что ваша ЦА не сидит в соцсетях, вы заблуждаетесь.

Через социальные сети можно достучаться до любой аудитории, независимо от пола, возраста, социального положения. 98% процентов онлайн-потребителей зарегистрированы в соцсетях, довольно большая их часть — это взрослые люди 55–64 лет.

2. Треть всего времени в интернете люди посвящают социальным сетям.

Среднестатистический пользователь проводит 2 часа 15 минут в сутки, листая ленту и общаясь на социальных площадках, а молодежь 16–24 лет — почти три часа. Если вы не рассматриваете SMM в качестве канала для привлечения клиентов, то вы добровольно уступаете конкурентам внимание вашей целевой аудитории.

3. Половина всех пользователей соцсетей подписаны на страницы брендов.

4 из 10 интернет-пользователей подписаны на страницы любимых компаний в социальных сетях, а четверть подписываются на бренды, когда планируют что-то купить. Люди положительно относятся к такому контенту, поэтому активное присутствие в соцмедиа представляет большую ценность для компаний.

4. Социальные сети — главный источник информации для потребителей.

Люди в возрасте 16–24 лет предпочитают искать информацию о брендах в соцсетях, а не в поисковиках. Четверть пользователей этой возрастной группы признаются, что большое количество лайков на странице бренда может склонить их к покупке. В группе 35–44 лет о том же заявили 20% опрошенных. Социальная коммерция может считаться одним из основных каналов получения прибыли, а значит, важно диверсифицировать усилия, а не делать ставку лишь на рекламу.

5. Просмотр видео — любимое занятие в соцсетях.

Facebook — самая крупная соцсеть по численности пользователей, но по посещаемости первое место занимает YouTube и причина именно в видео. Видеопосты получают самый активный отклик, и именно поэтому передовые бренды постоянно публикуют ролики на своих страницах.

При подготовке статьи использованы следующие материалы:

1. Обзор Global Social Media Research Summary 2018, составленный компанией Smart Insights
2. Отчет The State of Social 2018, подготовленный Social Media Week
3. Статья The Biggest Social Media Trends Shaping 2018, опубликованная в блоге GlobalWebIndex
4. Исследование Social Networks Study: How social networks were used in 2017 аналитического агентства Metricool
5. Пакет отчетов Global Digital 2018, составленный аналитическим агентством WeAreSocial

Хотите заказать ведение сообществ вашей компании в социальных сетях? Свяжитесь с нами по телефону: 8-800-200-94-60 , доб.  321 или оставьте запрос на электронную почту [email protected].

: Технологии и медиа :: РБК

Американская исследовательская компания comScore сворачивает проекты по измерению интернет-аудитории в России из-за «бесперспективности». Но компания продолжит подсчитывать кассовые сборы российских кинотеатров

Фото: Andrew Harrer / Bloomberg

Специализирующаяся на измерениях аудитории в интернете и цифровых медиа американская comScore Inc. с января 2018 года прекращает заниматься исследованиями Рунета. Об этом РБК сообщил управляющий директор российского офиса comScore Роман Исаев, уточнив, что это решение было принято в головном офисе. В штаб-квартире comScore пока не ответили на запрос РБК. О решении comScore РБК также рассказал топ-менеджер российской медиакомпании.

Бизнес в России признан бесперспективным с точки зрения развития и получения выручки, адекватной ожиданиям компании, пояснил Исаев. По его словам, потребности рынка в подобных исследованиях будет закрыты конкурирующими структурами — к примеру, Mediascope.

На своем сайте comScore называет себя «крупнейшим поставщиком данных и инструментов по измерению онлайн-аудитории благодаря собственной методике, позволяющей учитывать всех посетителей сайта». На данные comScore в разные годы ссылались крупнейшие отечественные интернет-компании: «Яндекс», Mail.Ru Group, Rambler & Co. На глобальном уровне клиентами измерителя являются Google, Microsoft, Yahoo, AOL, указано в последнем доступном отчете comScore за 2014 год, когда акции компании еще торговались на NASDAQ.

Mail.Ru Group была клиентом comScore, однако использовала их данные как источник информации о зарубежных рынках, сообщил РБК представитель группы, добавив, что по России основным поставщиком данных является Mediascope.

Представитель еще одной отечественной интернет-компании полагает, что отказ comScore от измерений в России связан с тем, что американская компания не адаптировала свою методологию к российским реалиям: «Мы считаем их стандарты измерения в России неудовлетворительными. У них всегда наш рынок был не в приоритете».

Rutube стал популярней | ComNews

Просмотры контента на видеохостинге Rutube за первое полугодие 2014 г. выросли на 170%, несмотря на падение российского рынка онлайн-видео.

Об этом вчера сообщила пресс-служба Rutube. Компания ссылается на данные TNS Web Index, согласно которым на конец июля нынешнего года аудитория видеохостинга достигла 25,3 млн. уникальных пользователей.

“Отметим, что из 25,3 млн уникальных пользователей 15 млн являются лояльной аудиторией Rutube, то есть постоянным ядром аудитории. Кроме того, по статистике Rutube, 64% пользователей остаются на видеоресурсе навсегда, посетив его однажды. Каждый пользователь просматривает на Rutube не менее 10 роликов в месяц”, – говорится в сообщении Rutube.

Общее количество просмотров на Rutube за первое полугодие 2014 г. составило около 900 млн, что на 500 млн больше, чем у видеоресурса Video.mail.ru.

Пресс-служба Mail.Ru Group вчера воздержалась от комментариев.

“Рост популярности Rutube как видеоресурса обусловлен тем, что на сайте появляется все больше легального качественного контента, – отметила генеральный директор Rutube Елена Сахарова. – Больше всего пользователи предпочитают развлекательный контент, где, так же как и в эфире, лидируют передачи и сериалы канала ТНТ”.

Кроме того, в нынешнем году каналы на портале открыли такие производители и дистрибуторы контента, как “Централ Партнершип”, Disney, “Мосфильм”, “Союзмультфильм”, телеканалы СТБ, ТВ-3, “Пятница!”, 2х2 и “НТВ-Плюс”, а также музыкальные лейблы и ведущие радиостанции, добавила она.

По словам коммерческого директора Rutube Алексея Лопатика, спрос на видеорекламу высок, и увеличение инвентаря позволяет компании привлекать еще больше рекламодателей. “Если говорить о смотрении контента пользователями, то 60% приходится на лицензионный контент, а остальные 40% – на UGC, ролики, загруженные пользователями”, – отметил Алексей Лопатик.

Именно короткий и качественный контент пользователей помог компании переломить тренд рынка, уверен директор по трафику Rutube Виктор Буняк. По его словам, это лето для рынка интернет-видео стало аномальным. “По данным LiveInternet, абсолютные цифры посещаемости российских видеосервисов ниже на 13% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Это нивелировало 15%-ный рост рынка с начала года и нанесло серьезный удар видеоресурсам, которые делали ставку на сезонность. Таким образом, провал относительно ожиданий сезонности составил 28%. На этом фоне Rutube является уникальной компанией, которая показала уверенный рост относительно показателей прошлого года”, – резюмировал Виктор Буняк.

Тем не менее менеджер по маркетингу YouТube в России Юлия Анфилова, ссылаясь на данные ComsCore, заверяет, что американский видеохостинг остается лидирующей площадкой онлайн-видео в России. С июня 2013 г. по июнь нынешнего года по общему количеству уникальных пользователей рынок онлайн-видео вырос на 19% (с 59 млн до 70 млн пользователей), при этом YouTube поднялся на 21% (с 51 млн до 62 млн пользователей), а Rutube – на 16% (с 14 млн до 17 млн пользователей).

“На сегодня 62 млн уникальных пользователей YouTube, которые смотрят онлайн-видео как на самой площадке, так и во встроенных плеерах в социальных сетях и на других сайтах, – это 87% интернет-аудитории России. Из них ежемесячно на YouTube заходит 44 млн человек, что составляет 62% онлайн-пользователей РФ”, – отметила Юлия Анфилова в беседе с ComNews.

“По измерениям просмотров видео мы тоже склонны больше доверять ComsCore – это международный и общепризнанный измеритель онлайн-видео, они постоянно улучшают свои технологии и дают более точные данные. Рынок США – самый развитый рекламный рынок – например, доверяет только им”, – в свою очередь сказала коммерческий директор компании Tvigle Media Татьяна Ковалевская.

Так, по данным ComsCore, за май нынешнего года аудитория видеоресурса Tvigle составила 10,5 млн пользователей. “Просмотры контента на Tvigle за первое полугодие выросли в два раза, – подчеркнула Татьяна Ковалевская. – В месяц у нас порядка 150 млн запусков видео на всех устройствах, то есть за полгода – 900 млн. Ежемесячно аудитория нашего плеера составляет порядка 50–60 млн уникальных пользователей на всех устройствах”.

У онлайн-кинотеатра Ivi.ru нет причин не доверять данным TNS, заверил PR-директор компании Антон Шестаков. “Однако следует помнить, что данный инструмент дает представление только об аудитории web-сайта – в первом полугодии 2014 г. на Ivi.ru только 31% просмотров пришлось на web. Основное же количество просмотров фильмов и сериалов на Ivi.ru происходит с помощью смартфонов, планшетов и Smart TV”, – добавил он.

В целом, по словам Шестакова, количество просмотров контента на Ivi.ru в первом полугодии выросло на 45% относительно аналогичного периода 2013 г. Совокупная аудитория Ivi.ru достигла 30 млн уникальных пользователей.

У другого онлайн-кинотеатра – Megogo.net – по количеству просмотров контента первое полугодие нынешнего года по отношению к аналогичному периоду 2013 г. показало рост в 213%. “Скажу сразу, что наиболее быструю динамику роста мы видим в приложениях для Smart TV и для мобильных устройств. Web-смотрение продолжает расти, но чуть меньшими темпами”, – заключил в беседе с ComNews генеральный директор Megogo.net Виктор Чеканов.

Основные тенденции развития социальных сетей в 2018 г.

Социальные сети произвели революцию в нашем взаимодействии с брендами. Благодаря постоянно растущему значению в жизни потребителей, его значимость растет на каждом этапе пути к покупке.

Наша последняя волна исследований раскрывает некоторые удивительные истины и важные выводы, которые маркетологи могут использовать и привлечь этих потребителей. Здесь мы подробнее рассмотрим социальные тенденции, формирующиеся в 2018 году.

1.Нет цифровой аудитории, которую нельзя было бы охватить через социальные сети.

Хотя некоторые маркетологи полагают, что с помощью социальных сетей можно связаться в основном с более молодыми интернет-пользователями, наша последняя статистика доказывает, что это не так.

Фактически, быть пользователем Интернета теперь означает быть участником социальных сетей.

98% цифровых потребителей являются пользователями социальных сетей, и показатели стабильно высоки среди людей от 55 до 64 лет, причем 94% этой возрастной группы активно используют платформы.Эти цифры показывают, что сегодня практически нет цифровой аудитории, которую нельзя было бы охватить через социальные сети.

2. 1 из каждых 3 минут, проведенных в Интернете, посвящена социальным сетям.

Во всем мире потребители цифровых технологий в настоящее время проводят в социальных сетях и обмене сообщениями в среднем два часа 15 минут в день.

Это означает, что одна из каждых трех минут онлайн-времени посвящена этим действиям.

Несмотря на то, что все возрастные группы являются пользователями социальных сетей, именно молодые потребители проявляют наибольший энтузиазм: подростки от 16 до 24 лет посвящают социальным сетям в среднем два часа 58 минут каждый день.

3. Более половины пользователей социальных сетей являются «подписчиками».

Социальные сети – это ключевая точка соприкосновения с потребителями и важный канал для брендов, стремящихся увеличить свою аудиторию.

Почти 4 из 10 интернет-пользователей говорят, что следят за своими любимыми брендами в социальных сетях, а четверть подписываются на бренды, у которых они собираются совершить покупку.

Это говорит о том, что многие пользователи социальных сетей рады видеть брендированный контент в своих новостных лентах, что доказывает ценность активного социального присутствия, которое позиционирует бренд в правильном направлении.

4. Социальные сети – это ключевой канал исследования потребителей.

Подростки в возрасте от 16 до 24 лет теперь чаще используют социальные сети для исследования брендов, чем поисковые системы.

Это показывает, как социальные сети расширяют свое влияние на пути к покупке, теперь твердо заявив о себе на этапе исследования.

Четверть респондентов в возрасте от 16 до 24 лет говорят, что появление бренда или продукта с большим количеством «лайков» побудит их что-то купить, и даже среди людей 35–44 лет так говорит пятая часть.

Это демонстрирует растущий потенциал социальной коммерции в качестве основного источника дохода для маркетологов и важный способ диверсификации потоков доходов помимо рекламы.

5. Новости и развлечения – важные причины для использования социальных сетей.

Хотя поддержание связи с друзьями неизменно возглавляет список причин для потребителей использовать социальные сети, теперь они почти с такой же вероятностью будут использовать их, чтобы быть в курсе новостей.

Этот сдвиг согласуется с эволюцией социальных сетей в мультимедийные платформы, предлагая издателям явный потенциал для расширения своего охвата через эти каналы.

6. Интернет-пользователи в основном получают доступ к социальным сетям через свои мобильные телефоны.

Смартфон стал королем социальных сетей.

Благодаря резкому увеличению активности пользователей за последние несколько лет, мобильные устройства стали точкой доступа номер один для социальных сетей.

Несмотря на то, что пользователи по-прежнему используют компьютеры для доступа к этим платформам, по крайней мере, некоторое время, ПК / ноутбуки становятся все менее популярными в качестве социальных устройств.

Это показывает, что для маркетологов как никогда важно реализовать стратегию ориентированности на мобильные устройства по всем направлениям и выделиться из толпы с помощью инновационных мобильных стратегий.

7. Просмотр видео в социальных сетях стал сегодня обычным делом.

Практически все пользователи социальных сетей смотрели видеоклипы в Интернете за последний месяц, и большая часть этого происходит в социальных сетях.

56% пользователей Facebook смотрели видео на Facebook за последний месяц, как и около 4 из 10 пользователей Snapchat и Instagram.

По мере того, как все больше людей привыкают к просмотру видео в социальных сетях, у Facebook и других платформ появляются явные возможности для активного продвижения в мир телевидения.В какой-то степени мы уже убедились в этом благодаря недавнему партнерству Facebook с FOX Sports, которое позволило им транслировать Лигу чемпионов УЕФА.

8. Facebook доминирует в социальной сфере, но не для посещения.

Во всем мире Facebook остается доминирующей социальной платформой, когда дело доходит до членства, при этом 90% пользователей Интернета являются участниками по крайней мере одного из четырех основных сервисов.

Однако по посещаемости первое место занимает YouTube.

Несмотря на это, Facebook по-прежнему может похвастаться одним из лучших соотношений участников к числу посетителей, причем подавляющее большинство участников тем или иным образом посещают сайт, даже если только 52% считают, что они активно участвуют в нем или вносят в него свой вклад.

В другом месте Instagram опередил Twitter среди пользователей 16–44 лет.

Социальные сети в Сингапуре (2019)

Сингапурцы – одни из самых активных потребителей социальных сетей в мире. Сфера социальных сетей в Сингапуре постоянно меняется. Мы собрали инфографику о социальных сетях в Сингапуре (статистика использования), чтобы помочь вам спланировать стратегию работы с социальными сетями и выбрать подходящую платформу, доступную в нужное время, для достижения максимального стратегического влияния на ваш бизнес.

Социальные сети существуют, и мы можем ожидать, что социальные сети продолжат развиваться. Внимательно следя за этими тенденциями, вы действительно можете заглянуть в будущее, чтобы увидеть, какие платформы социальных сетей появляются и как вы можете использовать их для создания бренда и маркетинга.

Поскольку общая численность населения Сингапура продолжает увеличиваться примерно до 5,638 миллиона (Статистическое управление Сингапура), количество пользователей Интернета также быстро растет с годами. Из 4,59 миллиона сингапурцев, пользующихся Интернетом (по данным Statista), 3.3 миллиона из них являются активными пользователями мобильных социальных сетей (по данным eMarketer, 2018). Уровень проникновения социальных сетей и пользователей социальных сетей составляет 85% (от Facebook) и 62,58% (от Statista) соответственно (2018).

Демографическая структура пользователей Интернета:

• Моложе 25 лет: 96%
• 25-34 года: 97%
• 35-44 года: 98%
• 45-54 года: 90%

Старше 55 лет: 82% (из consumerbarometer, 2018)

Поведение интернет-пользователей:

Семь из 10 сингапурцев являются активными пользователями социальных сетей, и это количество более чем вдвое превышает средний мировой показатель в 34% (из Hootsuite, 2017). В среднем дети проводят в Интернете 35 часов в неделю, что на 3 часа больше, чем в среднем по миру. Кроме того, владельцы мобильных телефонов, как правило, проводят в сети в среднем 45 часов в неделю (из отчета Global DQ Index Report, февраля 2018 г.). Это может быть связано с тем, что большинство сингапурцев используют Интернет в исследовательских целях перед покупкой товара в автономном режиме. 41% из них совершают покупки в Интернете, в то время как только 29% совершают покупки в автономном режиме (по данным consumerbarometer, 2018).

Рейтинг в социальных сетях:

Вы когда-нибудь задумывались, какая платформа социальных сетей является наиболее посещаемым веб-сайтом в Сингапуре? Мы составили для вас следующий рейтинг.

Самый популярный веб-сайт Сингапура

(от

• 2 ^nd YouTube
• 4 ^th Facebook
• 8 ^th Instagram
• 12 ^nd
• WhatsApp
• Twitter
• 21 ^st LinkedIn
• 26 ^th Tumblr

Согласно Global Web Index, ведущей платформой социальных сетей будет WhatsApp с уровнем проникновения 73%, за которым следуют YouTube и Facebook.

Проникновение ведущих социальных сетей в Сингапуре

(из

• WhatsApp (73%)
• YouTube (71%)
• Facebook (70%)
• Instagram (44%)
• Facebook Messenger (42%)
• Google Plus (29%)
• Skype (26%)
• Twitter (25%)
• LinkedIn (24%)
• WeChat (24%)
• Линия (22%)
• Pinterest (20%)

Венгрия: Страновой отчет о свободе в сети за 2018 год

Правительство Венгрии не занимается какой-либо значительной блокировкой контента в Интернете и не накладывает ограничений на доступ к социальным сетям, хотя власти заблокировали ряд веб-сайтов, предположительно содержащих контент отрицания Холокоста.Интернет-контент несколько ограничен из-за отсутствия доходов независимых СМИ в Интернете, доминирования государственных СМИ и предвзятого характера распределения государственных средств на рекламу.

Блокировка и фильтрация

Правительство не накладывает никаких ограничений на доступ к социальным сетям или коммуникационным приложениям. YouTube, Facebook, Twitter, международные службы хостинга блогов, обмен мгновенными сообщениями и другие приложения находятся в свободном доступе.

Власти часто блокируют контент в соответствии с законами Венгрии, запрещающими публичное отрицание Холокоста. В августе 2016 года венгерский суд постановил заблокировать 20 веб-сайтов, содержащих материалы, отрицающие Холокост. В январе 2015 года столичный суд приказал ультраправому сайту Kuruc.info удалить статью, отрицающую Холокост. Положения уголовного кодекса часто называются экспертами «законом Kuruc.info», поскольку закон был в значительной степени разработан для преследования печально известного веб-сайта, размещенного за границей.Поскольку веб-сайт размещен за пределами венгерской юрисдикции и поэтому его нельзя принудительно закрыть, прокуроры округов V и XIII Будапешта заявили, что статья на Kuruc.info будет навсегда заблокирована в мае 2015 года, хотя статья все еще доступна. по состоянию на начало 2018 года. Согласно Tett és Védelem Alapítvány, еврейскому фонду, работающему против преступлений на почве антисемитской ненависти, NMHH проинформировал их о технических трудностях, возникающих в связи с блокировкой определенного контента на Kuruc. информация, которая оставила судебные решения неисполненными.

Азартные игры в Интернете считаются незаконными, если налоговый орган не дал разрешения на работу сайта. По состоянию на март 2018 года интернет-провайдеры заблокировали около двухсот сайтов с азартными играми; однако известно, что сайты азартных игр меняют свои URL-адреса, чтобы обойти блокировку.

Уголовный кодекс, действующий с 2013 года, включает положения, на основании которых теперь можно заблокировать веб-сайты за размещение незаконного контента. Закон предусматривает, что если незаконный контент размещен на сервере, расположенном за пределами страны, венгерский суд направит запрос министру юстиции, чтобы сделать контент недоступным; затем министр передает запрос «иностранному государству», и если в течение 30 дней от этого государства нет ответа, суд может приказать местным интернет-провайдерам заблокировать контент.Прокурор, интернет-провайдер и поставщик контента могут обжаловать постановление суда в течение восьми дней с момента вынесения решения. NMHH – это орган, уполномоченный управлять списком веб-сайтов, которые должны быть заблокированы на основании постановлений суда. Список, именуемый KEHTA (венгерское сокращение от «центральной электронной базы данных постановлений о недоступности»), вступил в силу 1 января 2014 года с основной целью борьбы с детской порнографией.

Удаление содержимого

Хотя закон в Венгрии обычно защищает от ответственности посредников за контент, размещенный третьими сторонами, в некоторых случаях суды привлекали людей к ответственности за комментарии третьих лиц на своих веб-сайтах.В начале 2016 года ультраправый политик и мэр Асоттхалома Ласло Торочкаи был привлечен к ответственности за «распространение» клеветнических комментариев, опубликованных другим человеком на его странице в Facebook. Суд установил, что, разрешив комментировать свою страницу, Торокаи принял на себя ответственность за любой незаконный контент, размещенный другими лицами. В комментариях говорилось, что журналиста «надо повесить».

В июне 2015 года популярный новостной сайт 444.hu был привлечен к ответственности за публикацию гиперссылки на видео YouTube, которая подорвала репутацию ультраправой партии Jobbik.Суд установил, что, опубликовав гиперссылку, 444.hu взял на себя ответственность за дискредитирующий контент, содержащийся в видео YouTube. Ожидается, что дело будет рассмотрено Европейским судом по правам человека (ЕСПЧ) в 2018 году.

В более раннем деле, вынесенном в феврале 2016 года, ЕСПЧ постановил, что венгерские суды не смогли должным образом сбалансировать право на репутацию и право на свободу прессы, возложив ответственность на веб-сайты за комментарии, размещенные на их страницах.

Согласно венгерскому законодательству, посредники не несут юридической ответственности за контент, если они не инициировали или не выбрали получателя передачи или не выбрали или не изменили передаваемую информацию.Посредники также не обязаны проверять контент, который они передают, хранят или делают доступным, и им не нужно искать незаконную деятельность. Хостинг-провайдеры обязаны сделать данные недоступными, временно или постоянно, после того, как они получат постановление суда о том, что размещенный контент является незаконным.

Однако как печатные, так и сетевые СМИ несут редакционную ответственность, если их цель – распространение контента среди общественности «в информационных, развлекательных или учебных целях.«В законе не разъясняется, что влечет за собой редакционная ответственность и будет ли это означать юридическую ответственность за онлайн-публикации. Член Совета по СМИ сказал, что это положение может применяться к блогу, если он приносит доход и зарегистрирован в качестве поставщика медиа-контента в NMHH.

Закон о СМИ 2010 года гласит, что медиа-контент – как онлайн, так и офлайн – не может оскорблять, дискриминировать или «разжигать ненависть против людей, наций, сообществ, национальных, этнических, языковых и других меньшинств или любого большинства, а также любой церкви или религиозная группа.«Кроме того, в законе говорится, что конституционный порядок и права человека должны соблюдаться, а общественная мораль не может быть нарушена. Однако закон не определяет значения слов «любое большинство» или «общественная мораль». Если СМИ не соблюдают закон, Совет по СМИ может обязать его «прекратить незаконное поведение», опубликовать уведомление о резолюции на своей первой странице и / или заплатить штраф в размере до 25 миллионов форинтов (приблизительно 93000 долларов США). Если сайт неоднократно нарушает положения регулирования СМИ, интернет-провайдеры могут быть обязаны приостановить действие данного домена сайта, и в крайнем случае орган СМИ может удалить сайт из административного реестра.Любое такое действие может быть обжаловано в суде, хотя капитальный ремонт судебной системы 2011 года поставил под сомнение независимость судебной системы (см. Правовая среда).

Медиа, разнообразие и манипулирование контентом

Среда онлайн-СМИ в Венгрии относительно разнообразна, хотя независимые СМИ сталкиваются с растущим экономическим и политическим давлением. Дезинформация и проправительственные послания продолжали распространяться в Интернете в течение прошлого года, особенно в преддверии апрельских парламентских выборов, а оппозиционные агентства Magyar Nemzet и Budapest Beacon были закрыты. Тревожным событием после отчетного периода стало то, что компания, косвенно контролировавшая Index.hu, ведущий независимый веб-сайт страны, была продана, что вызвало опасения по поводу независимости торговой точки.

В преддверии парламентских выборов 8 апреля проправительственные материалы и пропаганда проникали в онлайн-сферу. 7 апреля, за день до голосования, все 18 газет, принадлежащих Месарошу, и их веб-сайты опубликовали одно и то же интервью премьер-министра Орбана под названием «Оба голоса за Фидес.В другом примере проправительственный новостной сайт origo.hu разместил рекламу в Facebook с видео, на котором двое темнокожих мужчин нападают на белокожую женщину в церкви, со слоганом «Западная Европа, 2017. Вы этого хотите?» Позже Hvg.hu сообщил, что на самом деле это видео было грабежом в городе Небраска в 2015 году, а звук видео был изменен, чтобы содержать крики, восхваляющие Аллаха.

Помимо попыток повлиять на избирателей в Интернете, у пользователей Интернета были проблемы с доступом к официальному избирательному сайту. Valasztas.hu был переработан незадолго до выборов, и сайт не смог справиться с массовым трафиком до и во время дня выборов. Национальное избирательное управление выбрало новый сайт со значительно сокращенным содержанием более чем на неделю, что сделало почти невозможным получение гражданами обновленной информации о результатах и ​​средствах правовой защиты в отношении выборов.

После выборов 2018 года были закрыты как печатное, так и онлайн-издание 80-летнего Magyar Nemzet , одного из ведущих политических ежедневников, освещающих предвыборную коррупцию.Владелец Лайош Симичска, давний союзник, впоследствии ставший врагом премьер-министра Орбана, обвинил в закрытии финансовые причины. Выбор времени предполагает сильную политическую мотивацию, стоящую за этим решением. Кроме того, на той же неделе, после четырех лет работы, англоязычная онлайн-газета Budapest Beacon была закрыта. Ричард Филд, управляющий редактор Budapest Beacon , сказал в интервью, что «серьезная эрозия плюрализма СМИ в Венгрии делает практически невозможным для нас продолжать выпускать официальную газету, основанную на фактах. ”

В октябре 2016 года внезапно закрылась ведущая оппозиционная газета Венгрии и новостной интернет-портал Népszabadság («Свобода народа»). Хотя владелец сказал, что это было деловое решение, журналисты и общественные организации считают этот шаг следствием политического давления. Перед закрытием магазина журнал Népszabadság опубликовал несколько весьма критических статей, разоблачающих коррупцию в правительстве и нецелевое использование государственных средств министрами. Компания, которая позже приобрела Népszabadság , была связана с Леринком Месарошем, олигархом и мэром Фельчута.Следовательно, Месарошу принадлежат 13 из 18 окружных газет и их онлайн-издания через Mediaworks, в то время как остальные крупные региональные издания принадлежат двум другим известным бизнесменам, близким к правительству.

В опросе 2017 года журналисты сообщили Mérték Media Monitor, что они испытывают постоянное политическое и экономическое давление и что самоцензура является обычным явлением. По 100-балльной шкале журналисты оценили степень политического давления, которое они испытывают, на 89 баллов, а давление со стороны бизнеса – на 74 балла.

В январе 2018 года 444.hu сообщил о сложной сети неоплачиваемых проправительственных пользователей, которые делятся поддерживаемым Fidesz контентом на Facebook. Комментаторам даются директивы, иногда по несколько раз в день, чтобы публиковать определенный контент в течение определенного времени. Те, кто предоставил заказ, затем подтверждают, что контент был опубликован. Некоторый размещенный контент включает мемы, а комментаторам предоставляются подробные инструкции по созданию изображений.

Интернет-СМИ, публикующие критический контент, с гораздо меньшей вероятностью получат доход от государственной рекламы или частных компаний, принадлежащих дружественным правительству олигархам.Поскольку венгерский рынок онлайн-рекламы еще не полностью развит, эта потеря доходов представляет значительную угрозу для работы важнейших интернет-магазинов. Интернет-СМИ заставляют придерживаться политически «безопасного» контента, и многие СМИ уклоняются от освещения спорных тем, таких как коррупция.

С другой стороны, правительство направило увеличенные доходы от рекламы в пользу СМИ, публикующих проправительственный контент. В ходе так называемой крупнейшей рекламной кампании в истории Венгрии правительство завалило интернет-СМИ паникерскими сообщениями о предполагаемых угрозах, исходящих от мигрантов в преддверии референдума о квотах на мигрантов в октябре 2016 года.Та же картина снова наблюдалась в 2017 году, когда правительство инициировало «общенациональные консультации» для получения отзывов от венгров о так называемом плане Сороса, предполагаемом тайном заговоре миллиардера Джорджа Сороса и Европейского Союза с целью снятия границ и наводнения стран мигранты. Политический характер государственной рекламы, дающий партийным СМИ финансовое преимущество, еще больше исказил ландшафт онлайн-СМИ.

Введение налога на рекламу, который средства массовой информации платят в зависимости от доходов от рекламы, также является бременем для некоторых средств массовой информации, особенно для небольших онлайн-предприятий.В мае 2015 года этот налог был преобразован из прогрессивного налога в фиксированный, поскольку Европейская комиссия начала выяснять, наносит ли этот налог вред конкуренции.

Интернет-магазины начали использовать краудфандинг, либо явно строя свою деятельность на пожертвованиях читателей, как сайты расследований Átlátszó.hu и Dirket36, либо используя их в качестве дополнения к своим рыночным доходам, например 444.hu.

Несмотря на сообщения о самоцензуре и финансовых проблемах, некоторые онлайн-СМИ стали средством проверки государственных чиновников, хотя в прошлом журналисты сталкивались с последствиями публикации материалов, критикующих правительство, в Интернете.Одним из ярких примеров журналистских расследований является исследование финансируемых ЕС инфраструктурных проектов и компании, принадлежащей зятю премьер-министра Орбана. В то время как OLAF, агентство ЕС по борьбе с мошенничеством, сообщило в феврале 2018 года, что обнаружило «серьезные нарушения» в проекте, следственные онлайн-агентства начали сообщать об этой проблеме несколькими годами ранее. OLAF, не имеющее полномочий возбуждать уголовные дела, предложило Венгрии возместить ЕС средства на развитие в рамках затронутого проекта в размере 13 миллиардов форинтов (~ 50 миллионов долларов США).

Наблюдатели отметили, что независимые интернет-магазины продаются и приобретаются аффилированными с государством или дружественными организациями, что часто сопровождается сдвигом в сторону редакционного уклона, в большей степени поддерживаемого государством. В сентябре 2018 года медиагруппа cemp-X Online Zrt, которая косвенно курирует главное независимое новостное агентство страны Index.hu, среди других изданий, была продана бизнесменом Золтаном Спедером. Редакция издания заявила, что они уйдут, если испытают редакционное давление со стороны новых владельцев, и был создан веб-сайт для мониторинга независимости Index.ху. Всего за месяц до этого, в августе 2018 года, бизнесмен и сторонник Орбана Жолт Ньергес купил средство массовой информации, включающее Hir TV и новостной сайт, которые ранее принадлежали Лайошу Симчке. После того, как Nyerges купил это издание, оно изменило свою редакционную позицию, критикуя правительство, и уволило журналистов.

В июне 2014 года Гергё Салинг, главный редактор интернет-издания Origo, был уволен после публикации серии статей с критикой правительства, в том числе статьи, раскрывающей возможное злоупотребление государственными средствами заместителем министра премьер-министра, что вызвало предположения о том, что правительство оказало давление на издание, чтобы уволить редактора.Впоследствии Салинг основал некоммерческий сайт журналистских расследований под названием Direkt36, который публикует статьи, основанные на обширных расследованиях коррупции. В 2017 году Origo был приобретен Адамом Матолчи, который имеет тесные семейные связи с правительством. Первоначальный персонал издания либо решил уйти, либо был уволен, а бывшие сотрудники заявили, что с тех пор Origo превратился в средство правительственной пропаганды.

С 2011 года государственное агентство новостей Венгрии (MTI) фактически монополизировало рынок новостей.MTI предлагает свои новости бесплатно, что затрудняет конкуренцию другим участникам. Многие интернет-СМИ, пострадавшие от экономического кризиса, испытывают нехватку персонала для подготовки оригинальных материалов и имеют тенденцию переиздавать новости MTI. Анонимный журналист MTI сказал Мертеку, что к 2016 году MTI ввела распорядок дня в поддержку правительственной повестки дня, например, обязав сотрудников «ежедневно составлять сводку скандалов, связанных с мигрантами». В 2018 году Guardian также сообщила, что есть свидетельства того, что правительство дает прямые распоряжения о контенте редакторам MTVA.

Ландшафт онлайн-СМИ в остальном относительно разнообразен, независимые онлайн-СМИ дали голос меньшинствам, включая общину рома Венгрии, сообщество ЛГБТИ и религиозные группы.

Известно, что ультраправые блоги и порталы распространяют пророссийскую пропаганду. Некоторые из них рассылают в Facebook явные фейковые новости. Согласно исследованию аналитического центра «Политический капитал» в 2017 году, пророссийские новости и контент распространяются «напрямую из [венгерских] государственных СМИ.”

В конце 2016 года Национальное управление по СМИ и инфокоммуникациям (NMHH) начало обеспечивать соблюдение правил сетевого нейтралитета ЕС. Было установлено, что два провайдера мобильного Интернета, Telekom и Telenor, нарушили правила предоставления льгот определенным сервисам потокового видео. NMHH приказал поставщикам прекратить дискриминационную практику. Провайдеры подали апелляцию, но решение по делу Telenor было оставлено без изменения в сентябре 2017 года.

Цифровой активизм

Платформы социальных сетей становятся все более популярными как инструмент защиты интересов.После парламентских выборов в апреле 2018 года через платформы социальных сетей было организовано несколько акций протеста, в одном случае собрав около 100000 человек в Будапеште.

Перед апрельскими выборами для многих стало очевидно, что при нынешней избирательной системе единственный способ предотвратить очередную уверенную победу правящих партий – это создание оппозиционными партиями избирательного союза. Основная идея, лежащая в основе этой концепции, заключалась в том, чтобы представить только одного кандидата от оппозиции в каждом избирательном округе, тем самым сконцентрировав антиправительственные голоса.Когда оппозиционные партии неохотно следовали такой стратегии, активисты и эксперты взяли на себя инициативу и создали онлайн-базы данных, представляющие наиболее вероятного победившего кандидата в каждом округе, что позволило гражданам самостоятельно сосредоточить свои голоса.

Интернет-петиции также популярны в Венгрии. Например, более 8000 человек подписали онлайн-петицию «Мы тоже в списке Сороса!» после того, как проправительственный политический еженедельник Figyelő опубликовал имена почти 200 предполагаемых “наемников Сороса” в апреле 2018 года.

Десятки тысяч протестующих вышли на улицы в Будапеште в апреле 2017 года, чтобы продемонстрировать протест против поправок к закону о высшем образовании Венгрии, которые угрожают продолжению работы Центральноевропейского университета (CEU) в Будапеште. CEU – это международное учреждение, аккредитованное как в Соединенных Штатах, так и в Венгрии, и было основано миллиардером-филантропом Джорджем Соросом. Поправки к законодательству получили известность после популярной кампании хэштега #IstandwithCEU в Facebook и Twitter, а крупные уличные протесты в основном организовывались в социальных сетях.Университет остается открытым в ожидании переговоров между Венгрией и США.

84% взрослых в США теперь владеют подключенными устройствами и 62% считают, что это улучшает качество жизни

12 декабря 2018 – Телекоммуникации, роуминг

Давление на операторские сети будет расти, поскольку абоненты демонстрируют ненасытный аппетит к подключенным устройствам , согласно новому отчету TNS. Билл Версен, директор по продуктам TNS, дает обзор исследования и его значения для телекоммуникационной отрасли.

Исследование согласуется с индексом Cisco Visual Network Index *, который оценивает, что к 2020 году будет более одного миллиарда подключенных сотовых устройств 4G с миллиардами подключений к Интернету вещей (IoT) от несотовых устройств, таких как смарт-телевизоры. .

TNS ‘ Операторский отчет IoT Intelligence : Появляются отчетливые закономерности в использовании подключенных устройств абонентами раскрывает критически важные для бизнеса результаты независимого исследования **, проведенного в отношении типов подключенных устройств, которые используют абоненты, их отношение к этой новой технологии и той роли, которую они ожидают от нее в их будущем образе жизни.В отчете также указаны серьезные проблемы, связанные с проблемами безопасности, которые операторы должны решить.

В отчете указывается:

• Подключенные устройства насыщают рынок – 84% потребителей владеют подключенным устройством
• Спрос остается высоким – каждый четвертый взрослый жалуется, что на рынке недостаточно подключенных устройств
• Подключенные устройства повышают качество жизни – 67% мужчин и 58% женщин заявили, что подключенные устройства улучшили качество их жизни, по сравнению с двумя годами ранее
• Подписчики считают, что подключенные устройства станут необходимыми – 57% считают, что владение несколькими подключенными устройствами будет необходимо в будущем для выполнения повседневных задач и поддержания базового качества жизни
• Опасения по поводу безопасности реальны – 72% обеспокоены конфиденциальностью и безопасностью своей личной информации, а 70% – обеспокоены тем, что раскрытие их местонахождения ставит под угрозу их личную безопасность

Наше исследование подтверждает, что Подключенные устройства прочно вошли в современный образ жизни и, похоже, так и останутся.Ключевой вывод для операторов заключается в том, что для эффективной поддержки абонентов в переходе к Интернету вещей они должны сделать важные стратегические шаги прямо сейчас, чтобы обеспечить адекватную пропускную способность и покрытие сети. Инфраструктура должна быть способна обрабатывать растущие уровни трафика из разнообразных источников по мере усложнения сети участвующих организаций. Функциональная совместимость важна, поскольку данные начинают поступать, например, от носимых устройств, подключенных автомобилей, торговых автоматов и устройств.

TNS Mobile Data Optimization – это размещенное на хосте решение для сжатия и оптимизации, которое может снизить потребление данных и размер файлов до 40%. Для операторов это увеличивает доступную полосу пропускания в домашней сети, помогая снизить затраты на обратное соединение и плату за роуминг данных для посещаемых сетей.

Помимо пропускной способности сети, операторам необходимо будет рассмотреть такие области, как модели биллинга и расчетов за роуминг, и соответствующим образом скорректировать свои методы работы. Модели биллинга должны учитывать интересы различных игроков в IoT, а также отслеживать и измерять большой объем данных, которые генерирует IoT.

* Индекс Cisco Visual Networking за 2017 год

** Transaction Network Services заказала в августе 2018 года международное онлайн-исследование в США, проведенное компанией Kantar TNS, которое охватило 1050 взрослых в США в возрасте от 18 до 64 лет.

Больше потребителей, чем когда-либо использовали Социальные сети для получения обновлений новостей

Наше последнее исследование показывает приближение символического «переломного момента» в использовании глобальных социальных сетей.

Это веха, знаменующая смену парадигмы социальных сетей в целом.

В 2018 году наш опрос впервые показывает, что пользователи Интернета заходят в социальные сети, чтобы быть в курсе новостей, а также чтобы оставаться на связи с друзьями.

Для сравнения, когда мы впервые начали задавать этот вопрос в конце 2014 года, оставаться на связи с друзьями было на 6 процентных пунктов впереди.

С 2016 года мы видим, что первоначальная цель социальных сетей – объединять людей – отошла на второй план, поскольку их роль как источника новостного контента и комментариев стала заметной.

Одним из элементов, лежащих в основе этого сдвига, стал рост социального видео, включая прямые трансляции. Больше пользователей настраиваются на эти форматы контента, чем в 2016 году, и они помогли социальным сетям стать популярным местом для новостей.

По мере сокращения личного обмена растет и пассивное потребление.

Новости – это самая важная мотивация для пользователей Интернета в возрасте от 25-34 до 45-54 лет для входа в социальные сети.

Напротив, люди в возрасте 55–64 лет по-прежнему рассматривают социальные сети как место, прежде всего, для общения с друзьями.

16-24 также ценят друзей над новостями, хотя оба они затмеваются желанием найти развлекательный или забавный контент в социальных сетях. Следование новостям может стать главной социальной мотивацией в целом, но это лишь часть более широкой картины.

«Целенаправленная» деятельность в социальных сетях вышла на первый план за последние пару лет, поскольку личный обмен стал менее актуальным для пользователей Интернета.

Это явление иногда называют «пассивной сетью».На этом фоне социальные сети прилагают все усилия, чтобы сохранить вовлеченность пользователей, даже если это не связано с обменом личной информацией.

Рост «целенаправленной» активности в социальных сетях не мог бы произойти без подъема смартфонов как основного устройства доступа в Интернет.

позволяют пользователям выходить в Интернет в любое время и в любом месте. Это позволяет просматривать эфемерный контент, будь то забавные видеоролики или обновления новостей.

Поскольку пользователи в возрасте 16–24 лет предпочитают развлекаться новостному контенту, это делает их крупнейшими потребителями видео в социальных сетях.

До недавнего времени это происходило в основном за счет массовых видео-развлечений. Но социальные платформы теперь стремятся расширить свои предложения видео, включив в них длинный контент, который может бросить вызов таким, как Netflix и Amazon Video.

В этом году был запущен IGTV для Instagram и глобальное развертывание Facebook’s Watch. Snap тоже бросил свою шляпу, выпустив множество оригинальных шоу, запланированных для сервиса Discover в приложении Snapchat.

Спорт получает выгоду от роста социального видео.

Длинное видео не является беспрецедентным в социальных сетях. Есть определенный тип видео, который за последние пару лет стал популярным в социальных сетях, и это спорт.

Ссылаясь на «смотреть / следить за спортивными событиями» в качестве основной причины для использования социальных сетей, с 2016 года наблюдается значительный всплеск популярности, увеличившись на десять процентных пунктов.

Цифры еще более красноречивы, если применить их к спортивным фанатам. Спорт не универсален в отличие от обычных развлечений и розничной торговли, поэтому сосредоточение внимания на интернет-пользователях с заявленным интересом помогает нам раскрыть реальный масштаб этой тенденции.

Для любителей спорта использование социальных сетей для просмотра спортивных событий увеличилось с 16% в 2016 году до 41% в 2018 году.

В случае спорта мы можем воочию увидеть, как социальные сети перешли от мотивации, основанной на совместном использовании, к мотивации, основанной на потреблении.

Социальные сети позволяют фанатам обмениваться мыслями о происходящем в режиме реального времени. Покупка прав на трансляцию спортивных соревнований помогает компаниям, работающим в социальных сетях, взять под свой контроль большую часть спортивной экосистемы.

Таким образом, социальная сеть превратилась из просто арены для комментариев в реальном времени в платформу для просмотра прямых трансляций.

Твиттер, занимающийся спортом, – хороший пример того, как сильно изменились социальные сети. Twitter был известен в основном своей краткостью, с ограничением в 140 символов на твит. Но сейчас здесь проходят полнометражные матчи.

Сеть стремилась укрепить свои позиции в качестве одного из крупнейших провайдеров прямых трансляций спортивных событий в Интернете с момента первых экспериментов с ней во время теннисного чемпионата Уимблдона в 2016 году.

Наряду со сделками Twitter, Facebook и YouTube участвовали в этом действе, причем сделка Facebook по трансляции Премьер-лиги в некоторых частях Азии стала одной из самых привлекательных в этом году.

Все больше и больше онлайн-моделей находят себе применение в социальных сетях.

Помимо видео, больше аспектов онлайн-поведения находят применение в социальных сетях.

Использование социальных сетей для исследования / поиска продуктов для покупки выросло с 2016 года, хотя замкнуть цикл и превратить такое исследовательское поведение в покупку пока не удается.

Эксперименты Twitter с кнопками покупки закончились их снятием, и, по нашим данным, кнопки покупки пока не получили распространения ни в одной социальной сети.

Но это может скоро измениться.

Визуальные платформы, такие как Snapchat и Instagram, стремятся изменить эту тенденцию. Но хотя обе платформы являются визуальными, они по-разному развивают возможности социальной коммерции.

«Реклама для покупок» в Instagram – это разновидность кнопки покупки, но с преимуществом ориентированного на изображения интерфейса, который помогает потребителям нажимать.Для Snapchat подход заключается в том, чтобы использовать камеру телефона для обнаружения и исследования продуктов с помощью дополненной реальности.

Благодаря партнерству с Amazon Snapchat в настоящее время тестирует функцию, которая переводит пользователей на страницу продукта Amazon, когда они направляют на нее камеру своего телефона.

Проще говоря, социальная торговля Instagram построена на интерактивных изображениях, а Snapchat – за счет взаимодействия с физическим окружением через камеру.

Так почему все это имеет значение?

По мере того, как рост числа пользователей социальных платформ достигает насыщения, им придется работать усерднее, чтобы получать доход от тех пользователей, которые у них есть.Это позволяет создавать новые типы контента с потенциалом монетизации за счет рекламы или партнерских отношений.

Социальный переломный момент также заставляет обратить внимание на то, сколько социальных вертикалей все еще готово разрушить, будь то конкуренция или партнерство.

Социальные сети больше не являются местом, где пользователи Интернета могут общаться; Теперь это телевизор, витрина и источник новостей – все в одном.

Используйте значок веб-сайта для обнаружения фишинговых веб-сайтов

Фишинговая атака – это киберпреступление, которое может привести к серьезным финансовым потерям для пользователей Интернета и предпринимателей.Обычно фишеры любят использовать нечеткие методы при создании веб-сайтов. Они вводят жертву в заблуждение, имитируя внешний вид и содержание законного веб-сайта. Кроме того, многие веб-сайты уязвимы для фишинговых атак, в том числе финансовые учреждения, социальные сети, веб-сайты электронной коммерции и авиакомпаний. Этот документ является продолжением нашей предыдущей работы, в которой используется значок с поиском изображений Google для выявления личности веб-сайта. Наша методика поиска идентичности включает в себя эффективную математическую модель, которую можно использовать для помощи в извлечении правильной идентичности из множества записей результатов поиска.В этом документе мы представили улучшенную версию обнаружения фишинговых атак на основе значков с помощью функции расширения доменного имени и дополнительных функций. Дополнительные функции очень полезны, когда исследуемый веб-сайт не имеет значка. Мы собрали в общей сложности 5000 фишинговых веб-сайтов с PhishTank и 5000 легитимных веб-сайтов с Alexa, чтобы проверить эффективность предлагаемого метода. По результатам экспериментов мы получили 96 баллов.93% истинных положительных результатов и только 4,13% ложных положительных результатов.

1. Введение

Фишинговые атаки можно определить как акт обмана жертв посредством электронной почты или веб-сайта с целью завоевания их доверия для раскрытия их личной и финансовой информации. С развитием информационных технологий многие бизнес-агентства (например, банки, туризм, отели и авиалинии) могут включать в свой бизнес технологии электронной коммерции, электронных платежей и социальных сетей для увеличения продаж.Но это создает возможности для фишеров получать незаконную прибыль, маскируя широкий спектр услуг, предлагаемых финансовыми учреждениями, социальными сетями и веб-сайтами электронной коммерции. Рабочая группа по борьбе с фишингом (APWG) сообщила о 128 378 уникальных фишинговых веб-сайтах, обнаруженных во втором квартале 2014 года [1]. В отчете приведены доказательства роста фишинговой активности, которые показали, что существующие антифишинговые решения не смогли эффективно противостоять фишинговым атакам.

Самый распространенный способ создания фишингового веб-сайта – репликация контента популярных веб-сайтов, таких как PayPal, eBay, Facebook и Twitter. Фишинговые веб-сайты можно создавать быстро и без особых усилий. Это связано с тем, что фишер может просто клонировать веб-сайт с некоторыми изменениями во входном теге для сбора личной информации. Кроме того, этот процесс можно сократить, используя набор для фишинга [2], доступный на черном рынке. Непреднамеренно достижения в области информационных технологий также помогают фишерам разрабатывать широко распространенные методы фишинга, позволяющие избежать обнаружения фишинговых детекторов.На рисунке 1 показан пример фишингового веб-сайта, маскирующегося под PayPal. В адресной строке обнаружены два недостатка (как показано красной линией на рисунке 1): (i) доменное имя полностью отличается от подлинного веб-сайта PayPal. (Ii) оно скрывает URL-адрес с помощью HTTPS как часть URL.

Хотя существует множество решений для обнаружения фишинговых веб-сайтов, эти решения имеют некоторые недостатки. Во-первых, существующие текстовые антифишинговые решения зависят от текстового содержимого веб-страницы для классификации легитимности веб-сайта.Следовательно, эти решения не могут классифицировать фишинговые веб-сайты с изображениями. Фишер может заменить текстовое содержимое изображениями, чтобы обойти детекторы фишинга. Во-вторых, некоторые фишеры создают фишинговые веб-сайты, которые визуально похожи (например, макет веб-страницы) на законный веб-сайт для потенциальных жертв фишинга. Они сохраняют знаковые изображения с законных веб-сайтов, чтобы убедить жертв в том, что текущая веб-страница безопасна. В результате этот тип фишингового веб-сайта может быть ошибочно классифицирован как законный с помощью решений для защиты от фишинга на основе изображений, основанных на измерении сходства.В-третьих, большинство существующих антифишинговых решений не могут выявить подлинность целевых легитимных веб-сайтов. Вместо этого они уведомляют только соответствующие атрибуты фишинга. Это может стать серьезной угрозой для пользователей Интернета, если существующие антифишинговые решения не могут идентифицировать личность нового фишингового веб-сайта.

Предлагаемый нами метод называется Phishdentity. Этим движет Чью и др. [3], который предназначен для определения идентичности веб-сайта с помощью поисковой системы изображений Google. В этой работе мы предлагаем использовать фавикон сайта.Фавикон выбран потому, что он представляет бренд веб-сайта. Кроме того, на значок не будет влиять динамический контент (например, реклама), отображаемый на веб-страницах. Чтобы определить личность, мы используем систему поиска изображений Google, чтобы получить информацию о значке. Система поиска изображений Google выбрана для этой работы, потому что она позволяет использовать изображение (например, значок) в качестве поискового запроса для поиска информации. Он также имеет наибольшее количество проиндексированных легитимных веб-сайтов [4].Кроме того, использование поисковой системы изображений Google может устранить необходимость в ведении базы данных, что может повлиять на эффективность обнаружения фишинговых веб-сайтов.

Эта статья является продолжением нашей предыдущей работы [5]. Предыдущая работа полагалась только на использование значка для идентификации веб-сайта. Затем по идентификатору веб-сайта можно проверить законность запрашиваемого веб-сайта. Однако, если на сайте нет фавикона, такой подход не сработает. В этой статье мы предложили улучшенную версию предыдущей работы с введением расширения доменного имени, которое дополнительно повышает точность обнаружения и включения пяти дополнительных функций.В частности, дополнительные функции будут использоваться для повышения производительности при классификации веб-сайтов без наличия значка. С введением этих новых функций мы представляем более полное решение для обнаружения большого количества фишинговых веб-сайтов, а не только веб-сайтов с наличием значка, как в предыдущей работе. Кроме того, мы добавили серию подробных экспериментов для анализа предложенного метода.

Вклад этой статьи четырехкратный.Во-первых, мы используем значок, извлеченный с веб-сайта, и используем поиск Google по движку изображений для обнаружения потенциальных попыток фишинга. В отличие от существующих антифишинговых решений, предлагаемый нами метод устраняет необходимость в интенсивном анализе текстового или графического контента. Это улучшило скорость обнаружения. Во-вторых, использование математических уравнений позволило восстановить истинную личность из многих записей результатов поиска. В-третьих, мы предложили дополнительные функции для решения проблемы с отсутствующим значком.В-четвертых, предлагаемый нами метод не требует базы данных изображений или какой-либо предварительно сохраненной информации с законных веб-сайтов. Таким образом, снижается риск ложного обнаружения из-за устаревшей базы данных.

Статья имеет следующую структуру. В следующем разделе обсуждается соответствующая работа. В разделе 3 представлены детали нашего подхода. В разделе 4 описаны эксперименты, проведенные для проверки эффективности нашего решения. Наконец, раздел 5 завершает статью.

2. Сопутствующие работы

Многие организации, как коммерческие, так и некоммерческие, объединили свои усилия для борьбы с фишинговыми атаками.Они собирают и изучают характеристики фишинговых веб-сайтов по различным каналам (например, PhishTank [6] и APWG), чтобы разработать эффективные решения, которые могут предотвратить посещение интернет-пользователями фишинговых веб-сайтов. Кроме того, эти организации также используют методы доставки для информирования общественности о фишинговых веб-сайтах. Метод доставки включает в себя подход, который использует плакаты, образовательные программы, кампании, игры и т. Д. Для передачи информации о фишинговых атаках. Однако эти усилия не эффективны, поскольку количество фишинговых инцидентов все еще увеличивается, как сообщается в [1, 7–9].Следовательно, необходимо понимать плюсы и минусы существующих антифишинговых решений, чтобы разработать новое решение, которое сможет преодолеть их ограничения.

Подход на основе списков – это тип антифишингового решения, которое оценивает легитимность веб-сайта на основе предварительно сохраненного списка. Обычно список будет использоваться как расширение веб-браузера. Эти подходы на основе списков могут обеспечить очень высокую скорость классификации, поскольку они сравнивают только URL-адрес со списком. Этот список можно разделить на белый и черный список.Белый список – это список законных веб-сайтов, которым доверяют пользователи Интернета. Пользователи Интернета могут добавлять или обновлять законные веб-сайты в список. Маловероятно, что белый список будет содержать фишинговый URL. Однако пользователи Интернета могут непреднамеренно внести фишинговый веб-сайт в белый список, если они не могут отличить законные веб-сайты от фишинговых. И наоборот, черный список содержит список вредоносных веб-сайтов. Он поддерживается и обновляется провайдером (например, разработчиками Google). Черный список может быть очень эффективным против фишинговых веб-сайтов, если фишинговые URL-адреса уже есть в списке.Но эффективность очень сильно зависит от обновления, предоставленного разработчиком [10]. Кроме того, исследование Sheng et al. в [11] показал, что черный список менее эффективен против «нулевого часа» фишинга.

Подход на основе изображений – это еще один тип решения для защиты от фишинга, основанный на анализе изображений веб-сайтов. В большинстве случаев при таком подходе информация о веб-сайте сохраняется в базе данных. Информация включает визуальный макет и захваченные изображения. Затем информация с веб-сайта запроса сравнивается с базой данных для определения уровня сходства.Подходы, основанные на изображениях, получили значительное внимание из-за их способности преодолевать ограничения, налагаемые подходами антифишинга на основе текста [12, 13]. Этот подход включает использование инструментов обработки изображений (например, ImgSeek [14] и технологии OCR [15]) и методов обработки изображений (например, SIFT [16]). Этот подход очень эффективен против фишинговых веб-сайтов, нацеленных на законные веб-сайты, информация о которых уже находится в базе данных. Однако, чтобы быть эффективным, этот подход требует всеобъемлющей базы данных.Другими словами, это может вызвать ложное срабатывание сигнализации на легитимные веб-сайты, которые не были зарегистрированы в базе данных. Эффективность такого подхода также зависит от качества изображения. Например, OCR может извлечь неверные данные, если изображение размыто. Кроме того, антифишинговые решения, основанные на визуальном макете, не сработают, если фишинговый веб-сайт содержит динамический контент, например рекламу.

Другой тип решения для защиты от фишинга – использование поисковой системы. Этот тип решения для защиты от фишинга будет использовать возможности поисковой системы и выполнять дальнейший анализ на основе возвращенных результатов поиска для определения легитимности веб-сайта.Обычно это решение использует популярные поисковые системы, такие как Google, Yahoo и Bing. Результаты, возвращаемые этими поисковыми системами, очень чувствительны к поисковому запросу. Каждая запись в результатах поиска обычно перечисляется в порядке важности, связанной с поисковым запросом. Существует множество исследований, в которых используются поисковые системы для проверки легитимности веб-сайта. Например, Нага Венката Сунил и Сардана [17] предложили метод, который использует ранжирование веб-сайта, полученное на основе PageRank [18], для проверки легитимности веб-сайта.Ху и Ким [19] также предложили аналогичный метод, который использует ранжирование веб-сайтов, чтобы отличать законные веб-сайты от фишинговых. Вместо использования PageRank для проверки рейтинга веб-сайта они сравнивают темпы роста рейтинга новых легитимных веб-сайтов и новых фишинговых веб-сайтов. Подобные методы можно найти в [3, 4, 20]. Это решение эффективно против фишинговых сайтов, потому что поисковые системы очень редко включают фишинговые записи в результаты поиска. Однако новые законные веб-сайты могут пострадать, потому что эти веб-сайты обычно не имеют высокого рейтинга в индексе поисковой системы.

3. Предлагаемая методология

Обычно фишеры любят имитировать законный веб-сайт при разработке фишинговых веб-сайтов. Они редко вносят серьезные изменения в содержание фишинговых веб-сайтов, кроме входных данных, используемых для получения личных учетных данных от потенциальных жертв. Это связано с тем, что серьезные изменения в содержании веб-сайта только вызовут у пользователей подозрения и увеличат нагрузку. Кроме того, фишинговые сайты обычно имеют недолгий срок службы. Внешний вид различных фишинговых веб-сайтов, нацеленных на одни и те же легитимные веб-сайты, будет выглядеть одинаково [14].Этот внешний вид включает текстовые и графические элементы, такие как значок. Поскольку значок является представителем веб-сайта, это побуждает нас использовать его для обнаружения фишинговых веб-сайтов.

3.1. Веб-сайт Favicon

Значок – это ярлык, прикрепленный к URL-адресу, который отображается в адресной строке браузера на рабочем столе или на вкладке браузера или рядом с названием веб-сайта в списке закладок браузера. На рисунке 2 показан пример браузера Internet Explorer, показывающего значок PayPal.Значок представляет собой веб-сайт в файле изображения размером 16 × 16 пикселей. Он также доступен в нескольких размерах изображения, например, размером 32 × 32, 48 × 48 или 64 × 64 пикселей.

Чтобы получить доступ к значку, мы добавляем строку favicon.ico к имени домена веб-сайта. Например, учитывая URL-адрес веб-сайта PayPal https://www.paypal.com/, мы извлекаем имя домена (например, paypal.com) и добавляем favicon.ico в конец имени домена, чтобы оно стало PayPal.com / favicon.ico. Вновь сформированный URL-адрес будет введен в поиск Google с помощью механизма изображений для получения информации, относящейся к значку.

3.2. Поиск Google по изображению

По умолчанию поисковая система Google позволяет использовать текст в качестве поискового запроса для поиска всех видов изображений. Кроме того, Google также позволяет пользователям Интернета искать информацию на основе содержания изображения. Этот механизм поиска по содержанию изображения важен для предлагаемого нами метода получения правильной информации об изображении.На рисунке 3 показан пример интерфейса поиска Google по изображению (GSI). По сути, есть два варианта использования GSI: (i) Вставить URL-адрес изображения: этот параметр позволяет пользователю напрямую использовать URL-адрес изображения, найденный в Интернете. (Ii) Загрузить изображение: этот параметр позволяет пользователю использовать изображения из локальных приводы компьютеров. Кроме того, он также позволяет пользователям перетаскивать изображения прямо в интерфейс.

Поиск в Google по изображению – это функция запроса изображения с подходом Content-Based Image Retrieval (CBIR), которая возвращает список информации, относящейся к изображению запроса.Он извлекает и анализирует содержимое (т. Е. Цвета, формы, текстуры и т. Д.) Изображения запроса, чтобы найти соответствующие данные изображения из базы данных поисковой системы. Основное различие между поиском по изображению и обычным поиском изображений заключается в том, что поиск по изображению использует содержимое изображения для поиска совпадающих данных изображения, в то время как обычный поиск изображений использует метаданные, такие как ключевые слова, теги или описания, связанные с изображением, для поиска совпадающих данных изображения. . На рисунке 4 показан пример результатов поиска, возвращаемых GSI при запросе значка PayPal.Мы используем опцию Paste image URL в предлагаемом нами методе для передачи значка в GSI. Для этого мы используем специальный прикладной программный интерфейс (API), разработанный Schaback [21], как показано на рисунке 5. Этот API использует GSI для возврата списка поисковых записей, относящихся к изображению запроса.

3.3. Предлагаемые функции

Всего для этой работы у нас есть пять функций. Четыре извлекаются из результатов поиска (см. Красные прямоугольники на рисунке 4).К ним относятся следующие: (i) Домен второго уровня (SLD): SLD – это имя, под которым известен веб-сайт. Он расположен непосредственно рядом с доменом верхнего уровня (TLD). Например, в http://www.mydomain.com/ mydomain – это SLD .com TLD. Мы предлагаем использовать SLD как часть наших функций, потому что он имеет высокую вероятность раскрытия идентичности веб-сайта на основе результатов поиска. Таким образом, SLD извлекается из списка записей, возвращаемого GSI. Чтобы избежать путаницы при подсчете, мы используем термин «уникальный термин» для обозначения каждого уникального SLD, извлеченного из записей.Следовательно, частота каждого уникального термина вычисляется из числа вхождений SLD, найденных в результате поиска. (Ii) Путь в URL (путь): этот путь обычно располагается после домена верхнего уровня URL. Например, в https://www.domain.com/image/index.php , /image/index.php относится к уникальному расположению файла с именем index.php . Путь используется как часть предлагаемых нами функций, потому что результаты поиска часто содержат в пути термины, которые связаны с идентификатором целевого законного веб-сайта.Хотя фишеры могут изменять путь URL-адреса по-разному, они должны поддерживать ключевое слово идентификации в URL-адресе, чтобы убедить пользователей Интернета в том, что они посещают правильный пункт назначения. По этой причине мы извлекаем полный путь каждого URL из результатов поиска, возвращаемых GSI. Затем мы используем заранее извлеченные уникальные термины, чтобы найти совпадающие идентичности по всем путям. Следовательно, чтобы зафиксировать это свойство, записывается количество вхождений каждого уникального термина, найденного в пути.(iii) Заголовок и фрагмент (TNS): заголовок – это текст, который появляется вверху URL-адреса, а фрагмент – это описание, которое появляется под URL-адресом. Мы заметили, что идентификатор веб-сайта не всегда отображается в URL-адресах записей поиска. Вместо этого идентичность веб-сайта также можно найти в заголовке или фрагменте поисковых записей. Таким образом, каждый уникальный термин, извлеченный заранее, используется для поиска совпадений во всех заголовках и фрагментах результатов поиска. Следовательно, записывается количество вхождений каждого уникального термина, найденного в заголовках и отрывках.(iv) Выделенный текст (HLT): выделенный текст – это жирный текст, который появляется в заголовке или фрагменте записи в результатах поиска. Выделенный текст указывает на наиболее релевантное и важное ключевое слово для значка поиска. Эта функция очень важна и часто раскрывает истинную сущность фавикона. Это связано с тем, что содержимое значка должно соответствовать содержимому изображения, определенному GSI, чтобы в результатах поиска отображался жирный текст. Поэтому предлагаемый метод извлекает полужирный текст из каждой записи в результатах поиска, чтобы найти совпадение на основе заранее извлеченных уникальных терминов.Регистрируются номера появления каждого уникального термина во всем выделенном тексте.

Чтобы продемонстрировать формирование каждой функции, мы используем пример, показанный на рисунке 4, и показываем количество частот каждого уникального термина в таблице 1.

905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 Уникальный термин SLD путь TNS HLT Переполнение стека 1 0 0 0 0 PayPal 2 1 10 9 Общее количество частот 4

Мы используем следующие уравнения для расчета взвешенной частоты для каждого уникальный термин для каждой функции (т.e., SLD, path, TNS и HLT).,,, и относятся к взвешенной частоте уникального термина для четырех функций. “ И – количество уникальных терминов из списка уникальных терминов. “ И – это общее количество частот всех уникальных терминов в рамках одной функции. , и – вес, присвоенный каждой функции (как показано в таблице 2), и они определяются эмпирически. Мы присваиваем четвертой характеристике наивысший вес, потому что выделенный текст обычно имеет высокую тенденцию раскрывать идентичность значка.Основываясь на предварительных экспериментах, мы заметили, что четвертая функция имеет очень низкую частоту в результатах поиска. Это происходит только тогда, когда значок запроса действительно совпадает с содержимым изображения, хранящимся в базе данных изображений Google. Первой и третьей функциям присвоен скромный вес, главным образом потому, что частота идентификации зависит от индекса поисковой системы Google. Другими словами, ложная идентификация с более высокой частотой может занять реальную идентификацию, когда ГИС не может вернуть достаточно информации, относящейся к значку.Мы утверждаем, что эти функции немного ниже по уровню важности по сравнению с четвертой функцией. Второй функции назначается самый низкий вес, потому что фишеры всегда могут изменить путь в веб-адресе, не затрагивая весь веб-сайт. Кроме того, мы не хотим, чтобы Phishdentity имел большой эффект, если фишеры использовали путь в веб-адресе, чтобы избежать обнаружения.

905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 9040 Характеристика Обозначение Вес TNS 30 HLT 40

частота после получения взвешенной частоты для каждой функции. для каждого уникального термина.Для этого используем следующее уравнение:

3.3.1. Усиление доменного имени (DNA)

Доменное имя – это уникальное имя, зарегистрированное в системе доменных имен (DNS). Он используется для идентификации интернет-ресурса, такого как веб-сайт. Как правило, законный веб-сайт имеет уникальное имя, отличное от других веб-сайтов. Напротив, фишеры с большей вероятностью будут включать имя легитимного ключевого слова идентификации в фишинговые URL-адреса, чтобы запутать пользователей Интернета. Таким образом, это приводит к добавлению пятой функции, которой является ДНК, к предыдущей работе.

После того, как мы вычислили окончательную частоту для всех уникальных терминов, нам нужно усилить окончательную частоту уникального термина, который соответствует SLD веб-сайта запроса. Для этого мы ищем в списке уникальных терминов, есть ли соответствие между уникальным термином и SLD веб-сайта запроса. Если есть совпадение, мы увеличим окончательную частоту соответствующего уникального термина на пять процентов.

В противном случае мы добавим SLD в список уникальных терминов и посчитаем частоту всех терминов для трех функций (т.е., путь, TNS и HLT). Этот шаг важен, потому что он может улучшить производительность обнаружения. Причина в том, что GSI не всегда может включать запись о новых и непопулярных законных веб-сайтах в результаты поиска, если они не включены в поисковый индекс. Вместо этого идентичность может быть получена из других записей в результатах поиска, если SLD веб-сайта запроса присутствует в списке уникальных терминов. Это связано с тем, что другие записи могут содержать ключевые слова идентификации в пути, TNS или HLT.Затем мы используем следующее уравнение, чтобы получить уникальный термин с наивысшей конечной частотой:

Уникальный термин с наивысшей конечной частотой считается идентификатором веб-сайта запроса. Если идентификатор веб-сайта запроса не соответствует его SLD, мы присвоим значение 1. В противном случае мы присвоим значение ноль, как показано ниже: где SLD веб-сайта запроса.

3.4. Дополнительные функции

Нам известно, что на некоторых веб-сайтах может не быть значка.Phishdentity станет неоптимальным, если значок отсутствует на веб-сайте. Поэтому мы включили дополнительные функции, основанные на URL-адресе, чтобы компенсировать отсутствие значка. Хотя фишеры могут скрывать вредоносный контент на веб-сайте, они не могут скрыть URL-адрес или IP-адрес. Проведено множество исследований для обнаружения фишинговых веб-сайтов на основе URL [19, 20, 22]. Эти исследования дают довольно хорошие результаты в классификации. По этой причине мы внедрили пять дополнительных функций на основе URL-адреса к предлагаемому методу классификации веб-сайтов.Для этого мы извлечем URL-адрес из веб-сайта запроса. Затем мы применяем извлечение функций к URL-адресу, чтобы получить необходимые функции. Предлагаются следующие дополнительные функции: (i) Подозрительный URL . Эта функция проверяет URL-адрес на наличие символа «at» (@) или тире (-). Если в URL-адресе присутствует символ at-sign, он заставляет удалить строку слева, в то время как строка справа считается фактическим URL-адресом. Таким образом, пользователь будет перенаправлен для доступа к URL-адресу, расположенному справа от символа «at».Мы отмечаем, что некоторые из последних браузеров (например, Google Chrome) по-прежнему сталкиваются с этой проблемой, когда в URL-адресе используется символ «at-sign». Другая причина заключается в том, что многие пользователи Интернета все еще используют устаревшие браузеры, и это делает их уязвимыми для этого типа фишинговых атак. Фишеры используют эту технику, чтобы обмануть пользователей Интернета, которые редко проверяют URL-адрес веб-сайта при просмотре Интернета. Аналогичным образом тире также часто используется в фишинговых URL-адресах. Фишеры имитируют законные доменные имена, вставляя тире в URL-адрес, чтобы ничего не подозревающий пользователь поверил, что это законное доменное имя.Например, фишинговый домен http://www.pay-pal.com/ имитирует доменное имя PayPal https://www.paypal.com/. Однако использование тире в доменном имени редко встречается на легитимном веб-сайте. Этот метод может легко обмануть пользователей, которые не понимают синтаксис URL-адреса и не могут отличить доменные имена. Таким образом, мы будем искать эти символы для выявления подозрительных URL-адресов. Для этого мы будем токенизировать URL-адрес на основе двух символов с разделителями (то есть точки и косой черты). Затем мы найдем символы «at» и «тире», просматривая каждый жетон.Если в токене есть соответствующий символ, мы назначаем его для этой функции. В противном случае мы присваиваем ноль. (Ii) точек в домене . Во время сбора данных мы отмечаем, что очень маловероятно, что у легитимного веб-сайта будет более пяти точек в домене URL-адреса, в то время как большинство фишинговых веб-сайтов имеют пять или более точек в домене URL-адреса. Мы полагаем, что фишеры используют такие уловки, чтобы запутать пользователей Интернета в восприятии действительного фишингового URL-адреса. Эта особенность также упоминается в [4, 17]. Следовательно, мы применили эту функцию в предлагаемом нами методе классификации веб-сайтов.Для этого мы посчитаем количество точек, присутствующих в домене URL. Мы назначаем одну для этой функции, если в домене пять или более точек. В противном случае мы присваиваем этой функции ноль. (Iii) Возраст домена . Эта функция проверяет возраст домена с помощью службы WHOIS. Основываясь на проведенных экспериментах, мы обнаружили, что многие фишинговые веб-сайты имеют очень короткий срок службы. Обычно они длятся от нескольких часов до нескольких дней, прежде чем исчезнут из Интернета. CANTINA [4] предложила аналогичную функцию для проверки возраста домена веб-сайта, но она отличается от нашей.Вместо того, чтобы использовать 12 месяцев в качестве порогового значения для определения легитимности веб-сайта, мы предложили использовать 30 дней для оценки веб-сайта запроса. Это связано с тем, что существует множество новых законных веб-сайтов, срок жизни которых составляет менее 12 месяцев. Бесспорно, есть некоторые фишинговые сайты, которые работают дольше недели. Однако, согласно отчету, опубликованному в APWG [23], максимальная продолжительность жизни фишинговых веб-сайтов, когда-либо зарегистрированная, составляла 31 день. Кроме того, отчет также показал, что средний срок жизни большинства фишинговых сайтов составляет всего неделю.Мы назначаем единицу этой функции, если возраст веб-сайта запроса равен или меньше 30 дней. В противном случае мы присваиваем этой функции ноль. (Iv) IP-адрес . IP-адрес – это числовое число, разделенное точками, которое дает компьютер для связи с другими устройствами через Интернет. На этапе сбора данных мы заметили, что есть некоторые фишинговые веб-сайты, использующие IP-адреса в URL-адресе (домен и путь). Однако мы не нашли никаких IP-адресов на законных веб-сайтах.Легальные веб-сайты очень редко используют IP-адрес в качестве адреса веб-сайта для общего доступа. Это связано с тем, что IP-адрес не имеет значения, кроме идентификатора интернет-ресурса. Использование IP-адреса – дешевый способ создания веб-сайта, потому что это можно сделать, используя персональный компьютер в качестве веб-сервера. Следовательно, фишерам не нужно регистрировать адрес веб-сайта у какого-либо регистратора доменных имен. По этой причине мы извлекаем URL-адрес из веб-сайта запроса и ищем наличие IP-адреса.Если URL-адрес содержит IP-адрес, мы назначаем его этой функции. Напротив, если URL-адрес не содержит IP-адреса, этой функции присваивается ноль. (V) Сеть доверия (WOT) . WOT [24] – это веб-сайт, который отображает репутацию другого веб-сайта на основе отзывов, полученных от пользователей Интернета, и информации из сторонних источников, таких как PhishTank и TRUSTe [25]. В Web of Trust есть API, который можно использовать для проверки легитимности веб-сайта. На рисунке 6 показан код фрагмента API WOT, используемый для получения репутации веб-сайта, выполняющего запрос.Значение в коде – это то место, куда мы вставляем веб-сайт запроса, а api_key – это то место, где мы вставляем регистрационный ключ API для активации API. После того, как API сгенерировал значение репутации для веб-сайта запроса, мы сравниваем это значение на основе шкалы, используемой WOT для оценки веб-сайта. Значение репутации, используемое WOT, показано в таблице 3, где значение 80 и выше указывает на то, что веб-сайт получает очень хорошие отзывы от пользователей Интернета, а значение 19 и ниже указывает на то, что веб-сайт может подвергнуть опасности пользователей Интернета.С этой целью этой функции присваивается один, если репутация имеет рейтинг ниже 20. С другой стороны, если репутация веб-сайта запроса имеет рейтинг 20 и выше, то этой функции присваивается ноль.

5 905 905 Хорошее 905 ≥0 Описание Очень плохое Плохое Неудовлетворительное ≥20 ≥40 ≥60 ≥80

Мы используем следующее уравнение для расчета дополнительных функций: где оценка для дополнительные возможности поискового сайта.это значение, полученное от дополнительной функции. относится к весу, назначенному для каждой функции, и определяется эмпирически, как показано в таблице 4. Признаку WOT назначается наивысший вес, главным образом потому, что он может отображать рейтинг веб-сайта. Порядок ранжирования может меняться в зависимости от голосов, полученных от общественности, и информации, полученной от третьих лиц. Возраст домена назначается вторым по величине весом, потому что все владельцы веб-сайтов должны зарегистрировать свои веб-сайты у хостинг-провайдера, чтобы получить значимое доменное имя.Таким образом, фишеры не могут легко подделать возраст сайта. Мы придаем больший вес WOT, чем возрасту домена, потому что он использует активную информацию, такую ​​как отзывы пользователей и сторонние списки, для проверки легитимности веб-сайта. Подозрительным URL-адресам, точкам в домене и IP-адресу присваивается одинаковый вес. В основном это локальные особенности URL-адреса, и данные не проверяются третьими сторонами. Поэтому мы предлагаем, чтобы весовое распределение подозрительных URL-адресов, точек в домене и IP-адреса было немного ниже, чем WOT и возраст домена.

Функция, Подозрительный URL-адрес Точки в домене Возраст домена 0OT5 905 Вес, 0,1 0,1 0,3 0,1 0,4

3.5. Окончательная интегрированная схема обнаружения фишинга

Чтобы определить легитимность веб-сайта, мы используем (7) для вычисления оценки. Точнее, мы используем оценки, полученные из (5) и (6), в качестве входных данных для этого уравнения. Оценка, полученная с помощью этого уравнения, будет окончательной оценкой для веб-сайта.

– это оценка, полученная из (5), и оценка, полученная из (6). – это вес, присвоенный, а – вес, присвоенный. и – оптимальные веса, полученные в результате экспериментов, проведенных в разделе 4.2. Используется для определения законности запроса веб-сайта. Если превышает пороговое значение, то веб-сайт запроса классифицируется как фишинговый. В противном случае веб-сайт запроса классифицируется как законный. Точно так же мы посвятили раздел 4.2 экспериментам с различными вариантами этого порога. Этот эксперимент обеспечит оптимальный порог.

4. Эксперименты и оценка

Мы реализовали прототип Phishdentity. Он написан на языке C # с использованием Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition.Чтобы проверить эффективность Phishdentity, мы собрали 5000 фишинговых веб-сайтов и 5000 легитимных веб-сайтов с 20 по 26 декабря 2017 года. Фишинговые веб-сайты получены из архива PhishTank. В частности, мы заинтересованы только в сборе фишинговых веб-сайтов, которые не были проверены и все еще находятся в сети в течение этого периода. Для законных веб-сайтов мы выбрали Alexa [26] для сбора наших данных. Мы улучшили Alexa, чтобы отображать только 500 лучших сайтов в Интернете по категориям. Категории включают, помимо прочего, искусство, бизнес, здоровье, отдых, покупки и спорт.Во время сбора данных мы обнаружили, что всего 165 веб-сайтов (3,30%) от Alexa не имеют значков. Мы также обнаружили, что всего 81 веб-сайт (1,62%) от PhishTank не имеет значка. На рисунке 7 показано распределение набора данных.

Мы провели три эксперимента для проверки эффективности предложенного метода. Эксперимент предназначен для оценки эффективности обнаружения предлагаемого метода без дополнительных функций.Эксперимент проводится для оценки интеграции предложенного метода с дополнительными функциями для классификации веб-сайтов с отсутствующим значком. Эксперимент проводится для сравнения производительности предложенного метода с другими методами обнаружения фишинга. В экспериментах и ​​мы будем использовать в общей сложности 7000 веб-сайтов (3500 легальных и 3500 фишинговых) для обучения и настройки оптимальных параметров. В эксперименте мы используем в общей сложности 3000 веб-сайтов (1500 легитимных и 1500 фишинговых) для проверки предлагаемого метода.Следует отметить, что 3000 веб-сайтов, использованных в эксперименте 3, представляют собой новый набор образцов, которые не использовались в экспериментах 1 и 2. Экспериментальные результаты отображаются с использованием следующей метрики измерения: (i) Истинно положительный результат (TP): фишинговый веб-сайт правильно классифицируется как фишинговый. (ii) Истинно-отрицательный (TN): законный веб-сайт правильно классифицируется как законный. (iii) Ложноположительный (FP): легитимный веб-сайт ошибочно классифицируется как фишинговый. (iv) Ложно-отрицательный ( FN): фишинговый веб-сайт ошибочно классифицируется как законный.(v) -score (): показывает общую точность классификации модели и уравнения.

4.1. Первый эксперимент: оценка Phishdentity

Первый эксперимент разработан для оценки эффективности Phishdentity для классификации веб-сайтов на основе результатов поиска, возвращаемых Google. Мы использовали параметры по умолчанию, указанные в GSI API, для возврата результатов поиска. Мы разработали две тестовые площадки для этого эксперимента: первая тестовая площадка предназначена для классификации веб-сайтов с использованием SLD, path, TNS и HLT.Мы интегрировали функцию ДНК в дополнение ко всем функциям, используемым на первом испытательном стенде, чтобы сформировать второй испытательный стенд, чтобы усилить уникальный термин, соответствующий SLD веб-сайта запроса.

Таблица 5 показывает, что второй испытательный стенд показал улучшение после интеграции ДНК в тест. В частности, использование ДНК повысило эффективность Phishdentity для определения идентичности веб-сайта. Другими словами, второй испытательный стенд может определить местонахождение правильного идентификатора, даже если результаты поиска могут содержать много ложных идентификаторов.Это улучшение заметно при классификации легитимных веб-сайтов, где количество ложных срабатываний сокращается на 6,23%. Однако количество ложных срабатываний по-прежнему считается высоким. Есть несколько факторов, которые способствуют большому количеству ложных срабатываний. Во-первых, 91 из 3500 легитимных веб-сайтов без значка. Таким образом, это составляет 2,6% ложноположительных чисел. Во-вторых, API может возвращать неверную информацию при загрузке с неправильной версией значка.Это происходит, когда на веб-сайте запроса есть более новая версия значка, чем та, которая хранится в базе данных изображений Google. Хотя эта проблема привела к некоторым ложным срабатываниям, мы предполагаем, что новый значок скоро будет доступен в базе данных изображений Google. Это также соответствует частому обновлению базы данных поисковым роботом Google. В-третьих, существует 13 веб-сайтов, которые ограничили доступ к своим значкам во время проведения теста. С другой стороны, второй стенд показал некоторые улучшения в обнаружении фишинговых сайтов.Это снижает 2,43% с 5,43% до 3,00% ложных негативов. Снижение количества ложноотрицательных результатов связано со способностью Google отфильтровывать вредоносные записи из результатов поиска. Но Google потребуется некоторое время, чтобы определить легитимность новых вредоносных записей, поскольку большинство фишинговых инцидентов обычно происходит на ранней стадии атаки. Для последующих экспериментов мы использовали вторую установку испытательного стенда.

0,9286 905 905 905 Испытательный стенд TP (%) TN (%) FP41 (%) 905 905 905 905 905 (1) Phishdentity (без ДНК) 94.57 89,31 10,69 5,43 0,92147 (2) Phishdentity (с ДНК) 97,00 95,54 4,46 5 4.2. Эксперимент второй: оценка Phishdentity при отсутствии значка Этот эксперимент разработан для изучения производительности Phishdentity при отсутствии значка.Этот эксперимент важен для предлагаемого нами метода, поскольку он раскрывает потенциал Phishdentity в классификации веб-сайтов. По этой причине для этого раздела мы разработали три серии экспериментов. Первая серия будет использоваться для определения оптимального веса и в (7) с использованием порога 50 в качестве базового. Мы записали, что количество правильно классифицированных сайтов каждый раз увеличивается на один и уменьшается на один. Мы остановили процесс, когда он произвел наибольшее количество правильно классифицированных веб-сайтов.После того, как и были определены, мы использовали их для проведения второй серии экспериментов. Вторая серия предназначена для определения оптимального порога,. Для этого мы изначально устанавливаем ноль. Затем мы заметили, что количество правильно классифицированных сайтов каждый раз увеличивается на единицу. Мы остановили этот процесс, когда он произвел наибольшее количество правильно классифицированных веб-сайтов. Третья серия используется для демонстрации разницы в производительности с интеграцией дополнительных функций в Phishdentity и без нее.Для третьей серии предназначены два стенда. Первый испытательный стенд использовался для демонстрации работы Phishdentity без дополнительных функций. Второй испытательный стенд интегрировал Phishdentity с дополнительными функциями, используя полученные во второй серии экспериментов. Во втором эксперименте была получена окончательная версия Phishdentity, и она была использована в следующем эксперименте. Мы заметили, что наш Phishdentity с дополнительными функциями достиг наименьшего количества ошибок (FP и FN) при классификации, когда мы присвоили вес 40 и 60, как показано в таблице 6.Кроме того, мы смогли еще больше снизить коэффициент ошибок в классификации, когда он установлен на 60, используя оптимальные веса, полученные в первой серии экспериментов, как показано в таблице 7. На основе наших предварительных наблюдений дополнительные функции могут улучшить слабые стороны. отсутствующего значка веб-сайта, как показано на втором испытательном стенде в таблице 8. Это снизило количество ложноположительных результатов на 0,57%. Однако решение подвергается большему количеству ложноотрицательных результатов, когда количество ложных отрицаний увеличивается с 3.От 00% до 3,03%. Мы утверждаем, что увеличение количества ложных срабатываний на 0,03% является приемлемым, учитывая, что количество ложных срабатываний сократилось на 0,57%. Это показало, что решение, основанное на URL-адресе, можно использовать для улучшения результатов обнаружения. 6 905 905 905 905 40 905 97,14 TP (%) TN (%) ) TN (%) TN (%) % 0 100 92.34 91,71 8,29 7,66 0,92050 20 80 94,77 93,20 6,80 5,23 95,89 4,11 2,86 0,96537 60 40 97.0 95,54 4,46 3,0 0,96297 80 20 97,0 95,54 4,46 3,0 0,96 905 905 905 905 905 905 905 905 4,46 3,0 0,96297 905 905 905 905 905 905 Оптимальный TN (%) FP (%) FN (%) 0 99.80 90,23 9,77 0,20 0,95243 20 98,86 91,66 8,34 1,14 0,94125 905 905 905 905 905 905 905 0,94125 905 0,95930 50 97,14 95,89 4,11 2,86 0,96537 60 96.97 96,11 3,89 3,03 0,96555 80 65,17 98,4284 905 905 1,5 905 905 100 0,00 76,66 0,37847 905 %) 905 905 905 905 905 905 905 При весе, присвоенном 40 и 60 соответственно, оценка для каждой функции приведена в таблице 9. Обратите внимание, что вес 60 для представляет собой комбинацию оценок от подозрительного URL-адреса, точек в домене, возраста домена, IP-адреса. адрес и функция WOT.Эти оценки получены и преобразованы из распределения, показанного в таблице 4. TN (%) FP (%) FN (%) (1) Без дополнительных функций 97.00 95,54 4,46 3,00 0,96297 (2) С дополнительными характеристиками 96,97 96,11 3,89 3,03 905icon41 Характеристика Оценка Подозрительный URL 6 Точки в домене 6 Возраст домена 18 IP-адрес 6 WOT 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 905 Всего 100 4.3. Эксперимент третий: оценка Final Phishdentity Чтобы показать эффективность Phishdentity при классификации веб-сайтов, мы проводим сравнительный анализ с другими методами защиты от фишинга. В этом эксперименте мы выбрали CANTINA [4] и GoldPhish [15] для тестирования. CANTINA – это подход к защите от фишинга, основанный на содержании, в котором используется термин метод обратной частоты документа (TF-IDF). Он извлекает с веб-сайта пять наиболее важных ключевых слов и передает их в поисковую систему Google.Затем, чтобы определить легитимность веб-сайта, он ищет совпадающее доменное имя в результатах поиска. С другой стороны, GoldPhish – это подход к защите от фишинга на основе изображений, который использует технику оптического распознавания символов (OCR). Во-первых, он использует предварительно определенное разрешение для создания снимка экрана веб-сайта. Затем OCR извлекает текстовую информацию из захваченного экрана и передает ее в поисковую систему Google. Затем он ищет совпадающее доменное имя в результатах поиска, чтобы определить легитимность веб-сайта. На основании результатов экспериментов, приведенных в таблице 10, CANTINA ошибочно классифицировала 5,87% легальных веб-сайтов как фишинговые. Мы обнаружили, что TF-IDF плохо работает для некоторых легитимных веб-сайтов. Он будет создавать неверные лексические подписи для поисковой системы Google, если веб-сайт запроса содержит очень мало текстовой информации, которая может описать веб-сайт. Этот вопрос также обсуждается Zhang et al. [4], где они планировали исследовать альтернативные подходы. Судя по данным этого эксперимента, CANTINA плохо работает с фишинговыми веб-сайтами.Он ошибочно классифицировал 23,8% фишинговых сайтов как законные. Мы обнаружили, что относительно большое количество ошибочно классифицированных фишинговых веб-сайтов связано с общим весом, присвоенным дополнительным функциям CANTINA. Другими словами, общий вес дополнительных функций может перевесить TF-IDF, несмотря на фишинговые веб-сайты, которые изначально были обнаружены TF-IDF. Предлагаемый нами метод не страдает этой слабостью, потому что окончательная версия Phishdentity использует значок в качестве основного входа в GSI. Метод антифишинга TP (%) TN (%) FP (%) 905 FP (%) 905 (1) Окончательный Phishdentity 96,93 95,87 4,13 3,07 0,96419 (2) CANTINA 7628 5,87 23,80 0,83704 (3) GoldPhish 98,07 80,13 19,87 1,93 0,89997 1,93 0,89997 5 плохо работает при классификации законных веб-сайтов. Количество ложно классифицированных легитимных веб-сайтов достигает 19,87%. Мы утверждаем, что GoldPhish столкнулся с рядом ограничений при использовании инструмента распознавания текста для извлечения текстовой информации со снимка экрана.Во-первых, GoldPhish использует окно фиксированного размера для обрезки снимка экрана. Это потенциально приведет к исключению некоторого важного контента, расположенного за пределами области обрезки. Во-вторых, мы заметили, что на большинстве веб-сайтов Alexa есть реклама на домашней странице. Некоторые рекламные объявления настолько большие, что занимают половину скриншота. Это привело к тому, что OCR извлек неверные сообщения. В-третьих, некоторые законные веб-сайты используют много изображений на главной странице. Это может привести к тому, что OCR захватит изображение, не содержащее важных сообщений о веб-сайте.В-четвертых, OCR плохо работает с некоторыми необычными гарнитурами и размером шрифта. Из-за этого OCR не может правильно распознавать символы. Из трех методов GoldPhish лучше всех обнаруживает фишинговые веб-сайты (98,07%). Это можно объяснить способностью поисковой системы Google возвращать небольшую или нулевую информацию о фишинговых сайтах. 4.4. Ограничения и обсуждения Мы обнаружили, что предлагаемый нами метод имеет три ограничения для экспериментов.Первое ограничение заключается в том, что фишеры могут немного изменить содержание значка, чтобы он оставался знакомым с точки зрения жертвы, но не находит легитимные веб-сайты. Фишеры также могут заменить значок, похожий на другой законный веб-сайт. Это может произойти, если Google еще не просканировал все новые обновления для материнской компании и ее дочерних компаний. Однако это ограничение не является существенным. Механизм GSI будет извлекать различное содержимое из измененного значка и возвращать информацию, не относящуюся к целевому законному веб-сайту.Кроме того, фишинговые домены с измененными значками реже появляются в результатах поиска из-за их относительного возраста. Таким образом, фишинговые веб-сайты с измененными значками по-прежнему могут запускать обнаружение Phishdentity. Второе ограничение – это ложная классификация новых или непопулярных легитимных веб-сайтов. Новые веб-сайты могут не индексироваться Google, и WOT может не располагать информацией об этих веб-сайтах. Таким образом, предлагаемый метод может ошибочно квалифицировать эти сайты как фишинговые.Однако со временем новые веб-сайты будут внесены в базу данных WOT. Что касается непопулярных сайтов, то, скорее всего, они не станут мишенью для фишеров. Мы полагаем, что недостающие данные скоро будут доступны в базе данных WOT. Это связано с тем, что у WOT очень большое сообщество, которое активно обновляет информацию о старых и недавно обнаруженных веб-сайтах. Кроме того, мы предложили дополнительный подход, основанный на URL-адресе веб-сайта для классификации.Этот дополнительный подход является легким и может использоваться, чтобы компенсировать неспособность Phishdentity классифицировать веб-сайты, на которых нет значка. Кроме того, этот дополнительный подход снизит вероятность такой неправильной классификации, о чем свидетельствует низкий уровень ложноположительных результатов в эксперименте 3. Следует отметить, что дополнительные функции не работают должным образом для некоторых легитимных веб-сайтов. Во-первых, WOT классифицирует порнографические сайты, перечисленные в Alexa, как опасные.Несмотря на то, что на веб-сайтах этого типа размещается много вредоносной рекламы, которая может заразить компьютер вирусом, в окончательных расчетах он по-прежнему считается легитимным. Причина в том, что мы не можем отрицать, что каждый законный веб-сайт безвреден (то есть порнографические сайты), но наша цель здесь – определить законность, а не опасность веб-сайта. Во-вторых, WOT даст низкую оценку веб-сайтам электронной коммерции, которые не используют безопасное соединение для входа пользователей или совершения цифровых платежей.Использование безопасного соединения на веб-страницах может предотвратить подслушивание, но это может быть дорогостоящим в реализации, особенно для веб-сайта электронной коммерции, ориентированного только на местные предприятия. Тем не менее, маловероятно, что это вызовет ложные сигналы тревоги для законных веб-сайтов, поскольку легитимность определяется не только WOT. 5. Заключение В этой статье мы предложили метод, известный как Phishdentity. Это подход, основанный на значке значка для определения идентичности веб-сайта. Чтобы получить информацию о значке, мы используем GSI API для возврата списка веб-сайтов, соответствующих этому значку.Мы ввели простые математические уравнения, чтобы помочь в извлечении правильной идентичности из множества записей результатов поиска. После этого мы можем раскрыть идентичность веб-сайта на основе уникального термина, полученного из результатов поиска. Мы также интегрировали дополнительные функции на основе URL-адреса, чтобы преодолеть ограничения Phishdentity. Дополнительные функции используются для решения сценария, в котором значок отсутствует на веб-сайте. Кроме того, мы провели несколько экспериментов с использованием в общей сложности 10 000 веб-сайтов, полученных от Alexa и PhishTank.Эксперименты показывают, что Phishdentity может достигать многообещающих и надежных результатов. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи. Благодарности Финансирование этого проекта стало возможным благодаря исследовательскому гранту, полученному от Университета Малайзии в Сараваке в рамках Специального цикла FRGS 2016 [Грант No. F08 / SpFRGS / 1533/2017] и Схема постдокторских исследований. Состояние NativeScript в 2018 году Недавно мы поделились с вами нашими планами дорожной карты на 2019 год.Но теперь давайте оглянемся и похвалим себя за хорошую работу, проделанную за последний год! Давайте поразмышляем обо всех улучшениях в платформе, которые произошли в течение 2018 года, и посмотрим, как они повлияли на статистику NativeScript. {N} в цифрах Ниже приведены некоторые цифры, которые показывают, как происходило внедрение NativeScript в течение 2018 г .: База пользователей {N} CLI увеличилась на 80% . База пользователей {N} Playground выросла на 7x ! Согласно статистике npm, количество загрузок NativeScript увеличилось более чем вдвое, – с ~ 1,1 млн в 2017 г. до ~ 2,4 млн (и их количество продолжает расти!) В 2018 г. Наш сайт получает на 35% больше органического трафика . Сообщество NativeScript разработало 300 новых плагинов в 2018 году. Использование Vue.js в NativeScript на увеличилось вдвое по сравнению с 2017 годом. Это также подтверждается опросом сообщества NativeScript. Angular CLI + совместное использование кода через Интернет и мобильные устройства В результате сотрудничества с основной командой Angular были достигнуты две важные вехи: Реализация nativescript-schematics позволила нам интегрироваться с Angular CLI, так что теперь вы можете использовать Angular CLI для генерации важных блоков кода. Реализация NativeScript Schematics также позволила всем веб-разработчикам Angular легко создавать мобильные приложения с помощью {N} и совместно использовать общий код для Интернета и мобильных устройств из одного проекта. Согласно опросу сообщества {N}, который мы проводим два раза в год, почти 70% наших пользователей намереваются или уже делятся кодом в Интернете и на мобильных устройствах. Таким образом, команда продолжит прилагать усилия для обеспечения беспрепятственного обмена кодом между вебом и мобильными устройствами. NativeScript-Vue Огромным дополнением к фреймворку для всех любителей NativeScript стало создание NativeScript-Vue, позволяющее разработчикам NativeScript создавать мобильные приложения с помощью Vue.js спасибо участнику нашего сообщества и близкому другу Игорю Ранджеловичу. Он начал интеграцию в 2017 году и выпустил две основные версии в 2018 году. За это время мы в Progress и, в частности, Jen Looper – один из наших {N} адвокатов DevRel и основатель Vue Vixens – поддерживали инициативу всеми возможными способами. Учитывая большой интерес к интеграции Vue.js, мы все продолжим поддерживать эту инициативу в будущем. Опыт разработчика Год принес много улучшений в опыт разработчиков – мы начали в 4.0 с улучшенной интеграцией Webpack, чтобы сделать LiveSync с Webpack доступным, продолжил в 4.1 с дополнительными улучшениями в , отлаживая с Webpack, и достиг вершины 2018 года, представив замену горячего модуля (также известную как HMR) в 5.0. В начале года один цикл разработки: изменение кода -> тестирование может занять минуту, в зависимости от того, что было изменено и какая часть состояния приложения была потеряна. В большинстве случаев это занимает секунды , возвращая вам эти драгоценные минуты в течение всего дня. Кроме того, команда выпустила новую интерактивную команду tns create , которая проведет вас через наиболее распространенные варианты создания проектов, и новый подключаемый модуль tns create , чтобы упростить процесс создания нового подключаемого модуля {N}. Другие сценарии навигации Ранее приложение {N} полагалось на один верхний фрейм, содержащий все приложение.Теперь вы можете использовать несколько фреймов, что позволяет реализовать более широкий набор сценариев навигации и иметь четкий и лучше организованный код для навигации SideDrawer и TabView в вашем приложении. Работа началась в 4.0 с включения сценариев для чистого JavaScript и TypeScript, продолжилась в 4.1 с включением тех же сценариев в Angular и достигла своего последнего обновления в 5.0, где стало возможным больше параметров навигации. Производительность В течение 2018 года команде удалось догнать обновления V8 и оставаться на вершине всех новых версий Webpack, что привело к повышению производительности до 50% (в зависимости от устройства и ОС) во время запуска приложения. Начало работы Не забудем всех новичков, которые ежедневно оценивают и пробуют фреймворк! Для всех из них мы пытались улучшить наш опыт работы с : В результате теперь вы можете запустить свое первое приложение всего за несколько минут через интерфейс командной строки без необходимости устанавливать всю цепочку инструментов NativeScript.Год назад для запуска простого hello world через интерфейс командной строки требовалось, чтобы у вас были установлены и настроены все зависимости NativeScript (что обычно занимало некоторое время). С tns preview все, что нужно новому пользователю, это: Запустите npm I nativescript -g , чтобы установить CLI Создайте новый проект с tns create Установите приложения Playground и Preview на телефон и Запустите tns preview , чтобы предварительно просмотреть приложение на устройстве! Начать с {N} в интерфейсе командной строки ТАК просто, и это займет 5 минут! Подробнее о tns preview читайте в этом сообщении в блоге. Сообщество И последнее, но не менее важное: СПАСИБО нашему сообществу за все плагины, сообщения в блогах, вклад в фреймворк и все остальное, что вы делаете для улучшения {N} и распространения информации о фреймворке, который вы ♥ ♥. alexxlab Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт