Защита онлайн-платежей от ЛК признано одним из лучших в Роспатенте

Защита онлайн-платежей от ЛК признано одним из лучших в Роспатенте

Федеральная служба по интеллектуальной собственности РФ (Роспатент) отметила изобретение «Лаборатории Касперского» для защиты онлайн-платежей как одно из наиболее эффективных решений проблемы обеспечения безопасности транзакций.

Преимущество технологии «Лаборатории Касперского» заключается в том, что она обнаруживает вредоносные программы на устройстве пользователя еще до проведения платежа, позволяя таким образом не только блокировать их опасную активность, но и предотвращать любые сомнительные денежные операции. Патент на это изобретение был выдан «Лаборатории Касперского» Роспатентом ранее в этом году. 

Сектор интернет-торговли и банковских транзакций в Сети растет крайне быстрыми темпами. По данным, которые приводит в своей публикации Роспатент, оборот рынка электронных платежей в России в уходящем году составил около 600 млрд рублей, а к 2017 году эксперты рассчитывают, что этот показатель превысит 1 триллион. Неудивительно, что злоумышленники проявляют активный интерес к этой сфере.

Для обеспечения безопасности финансовых операций в Интернете технологии «Лаборатории Касперского» анализируют, насколько информация, получаемая с помощью банковского модуля или платежного сервиса, соответствует тем данным, которые были собраны решением на устройстве пользователя. При наличии каких-либо расхождений транзакция признается подозрительной и приостанавливается, а технология «Лаборатории Касперского» начинает искать вредоносную программу. Такой подход дает возможность не только избежать мошенничества при совершении онлайн-платежей, но также позволяет удалить зловред с зараженного устройства, благодаря чему пользователь не будет рисковать повторно.

«В предпраздничной суете и в период распродаж пользователи особенно активно совершают покупки в Интернете. При этом все больше людей предпочитают делать это с помощью банковского приложения на смартфоне, который всегда под рукой. Разумеется, банк или платежный сервис сделают все от них зависящее и заблокируют подозрительные операции, однако это не всегда решает проблему. Дело в том, что вредоносная программа, с помощью которой мошенники и крадут деньги, в этом случае все равно останется на пользовательском устройстве, а значит есть риск, что при другой транзакции она может сработать и пользователь потеряет свои деньги. Именно поэтому мы не только предупреждаем о мошенничестве, но и удаляем вредоносное ПО с зараженного устройства», – отметил Сергей Голованов, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского», один из разработчиков запатентованной технологии.  

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru