Задержана группа кибермошенников

Задержана группа кибермошенников

Group-IB сообщает об оказании содействия правоохранительным органам в расследовании, результатом которого стало задержание очередной организованной группы киберпреступников. Более 4 лет группа Hodprot совершала хищения денежных средств через системы дистанционного банковского обслуживания, используя вредоносные программы. Приблизительный ущерб клиентов российских банков составил около 125 млн рублей.

Задержание 6 участников преступной группы Hodprot было проведено сотрудниками Управления экономической безопасности и противодействия коррупции ГУ МВД России по г. Москве в рамках уголовного дела, возбужденного по фактам хищений денежных средств через систему «Клиент-Сбербанк» у клиентов Сбербанка.

Группа действует с 2009 года и специализируется на хищении денежных средств с банковских счетов юридических лиц. В начале своей преступной деятельности мошенники использовали вредоносную программу Hodprot, а уже в 2011 году перешли на программу Carberp. Установлена причастность задержанной группы к 4 хищениям у клиентов Сбербанка на общую сумму более 13 млн рублей и у клиентов других коммерческих банков на общую сумму более 110 млн рублей.

«Это уже вторая группа, использующая Carberp, которая обезврежена правоохранительными органами при нашем участии за последние три месяца, — говорит Илья Сачков, генеральный директор Group-IB. — В данном случае мы оказали максимальное содействие в идентификации злоумышленников, их ролей и связей внутри преступной группы. Последующие экспертизы нашей лаборатории подтвердили причастность данных мошенников к конкретным случаям хищений денежных средств».

Несмотря на использование мошенниками серверов управления, расположенных в Голландии, Германии, Франции и США, разоблачены все участники преступной группы. Задержание проводилось при участии криминалистов Group-IB одновременно в нескольких регионах России.

«Благодаря организованному взаимодействию с Group-IB прекращена деятельность мошеннической группы, осуществлявшей хищения денежных средств у клиентов Московского банка и других коммерческих банков – пользователей систем дистанционного банковского обслуживания юридических лиц, — говорит Михаил Камордин, заместитель директора Управления безопасности Московского банка. — Совместными усилиями нам удалость в короткий срок пресечь деятельность опасной и мобильной группы мошенников, использовавшей самые технологичные методы хищений».

Group-IB выражает отдельную благодарность Московскому банку Сбербанка России за финансирование работ, предоставление необходимой информации и содействие в работе с правоохранительными органами; а также Центру вирусных исследований ESET, который оказал помощь при анализе вредоносных программ, используемых мошенниками.

В отношении злоумышленников Следственным департаментом МВД возбуждено уголовное дело по статьям 159 УК РФ (мошенничество), 273 УК РФ (создание, распространение и использование вредоносных программ), 272 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации). Основанием для возбуждения уголовного дела и задержания преступников послужили результаты проверки, проведенной УЭБиПК МВД России по заявлениям Сбербанка, и материалы анализа и исследований, подготовленные компанией Group-IB и Управлением безопасности Московского банка Сбербанка России во взаимодействии с Управлением информационной безопасности Департамента безопасности Сбербанка России.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru