Российский онлайн-банкинг находка для злоумышленников

Российский онлайн-банкинг находка для злоумышленников

Два последних года «Аладдин Р.Д.», специализирующаяся в области информационной безопасности, наблюдает экспоненциальный рост числа атак на российские системы ДБО. По оценке компании, в настоящее время эти кибернападения происходят с частотой около 50 в сутки, а суммы индивидуальных потерь для юрлиц в среднем составляют 300-400 тыс. руб.

От хищений в системах ДБО страдают почти все российские банки. Эксперты другой ИБ-компании, «Андэк», подсчитали, что потенциальный ущерб крупного или среднего банка от попыток незаконных списаний ежемесячно составляет 10-20 млн. руб. При этом физлица рискуют за раз потерять до 50 тыс. руб. (по зарплатной карте), а юрлица ― 500 тысяч и более. Официальной статистики по убыткам от атак в российских системах ДБО нет, так как эту информацию банки разглашать не любят, но рекорд по совокупным потерям известен ― 90 млн. руб. за сутки. Финансисты сходятся во мнении, что реальный ущерб отечественных банков от кибератак должен составлять примерно 450-500 млн. руб. в месяц, сообщает securelist.com.

Киберворы, атакующие банковскую клиентуру, обычно используют троянские программы, которые распространяют через целевые спам-рассылки, социальные сети или drive-by загрузки. Юрлица, потерявшие сотни тысяч рублей в результате троянской атаки, как правило, не обращаются в полицию, так как для них эти суммы не критичны, а надежды вернуть их призрачны. Проблему усугубляет территориальная распределенность кибератаки: злоумышленники обычно выводят краденые деньги на счета, открытые в разных регионах, и расследование по факту хищения требует слаженной работы разнесенных по городам и весям ведомств.

Остается надеяться, что ситуация начнет исправляться с введением в силу закона «О национальной платежной системе». С начала будущего года банки будут обязаны информировать клиентов об операциях, производимых по их счетам, и компенсировать потери в случае неавторизованных транзакций.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru