В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В RTM Group фиксируют рост активности мошенников, атакующих россиян с помощью дипфейков. В первый месяц 2024 года исследователи насчитали более 2 тыс. таких инцидентов.

Примерно в 70% случаев злоумышленники пытались с помощью голосовых дипфейков выманить деньги у граждан, выдавая себя за родственника, коллегу или знакомого. В атаках на сотрудников организаций использовались сгенерированные ИИ аудиосообщения руководителей, при этом обманщики требовали предоставить интересующую их информацию либо перевести крупную сумму на указанный счет.

Рост подобных злоупотреблений в RTM объясняют расширением доступа к ИИ-технологиям. В прошлом году в паблик были слиты алгоритмы для подмены голоса почти в реальном времени; также в интернете плодятся услуги по созданию дипфейков на основе образцов аудио- и видеозаписи.

Убедительные имитации известных личностей помогают мошенникам обирать доверчивых инвесторов, продвигая сомнительные проекты. В ВТБ также зафиксированы случаи подмены биометрии клиента (голоса) и кражи денег с помощью фейковой видеоконсультации банка.

«К сожалению, успешность была 100 из 100, — цитируют «Известия» выступление зампредправления ВТБ Вадима Кулика на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах». — К этому виду фрода мы пока не готовы, Здесь нужно будет создавать серию новых процессов и новых технологий».

В отсутствие специализированных решений на рынке банки пытаются защитить клиентов от дипфейк-атак посредством отслеживания аномалий (переводы больших сумм на незафиксированные ранее счета, оформление крупных кредитов). В таких случаях банк может приостановить операцию и уведомить клиента о рисках.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru