США не уверены в безопасности собственной системы мобильного банкинга

США не уверены в безопасности собственной системы мобильного банкинга

 В США рынок мобильного банкинга (платежей, выполняемых с использованием мобильных устройств) развивается крайне динамично. По мнению ряда экспертов, существующая на сегодняшний день в США система финансовых правил не позволяет в полной мере обеспечить безопасное функционирование различных систем, предлагающих услуги мобильного банкинга.

Как заявила первый помощник генерального юрисконсульта при Совете управляющих Федеральной резервной системы Стефани Мартин, множество существующих систем, предлагающих услуги мобильного банкинга, но при этом не имеющих юридического статуса банка, попросту не подпадают под действие этих правил. Как отметила госпожа Мартин, большая часть действующих финансовых правил США разрабатывались задолго до появления не только мобильного банкинга, но и устройств, сделавших возможным его появление. Не удивительно, что эти финансовые правила не могут в полной мере решить все проблемы, связанные с мобильным банкингом. Транзакции, выполняемые учреждениями, имеющими юридический статус банковской структуры, обычно подпадают под действие существующих финансовых правил. Однако, на сегодняшний день участниками данного рынка является также множество организаций, ранее не имевших возможности производить электронные транзакции. И именно действия данных организаций не подпадают под действие существующих финансовых правил. Применимость существующих финансовых правил к небанковским структурам, предоставляющим услуги мобильного банкинга (мобильных платежей), зачастую зависит от роли таких учреждений в проведении транзакций. Следует отметить, что существующие правовые нормы позволяют различным регулирующим органам трактовать одну и ту же ситуацию по-разному.

С ростом количества операторов рынка и количества предлагаемых ими услуг, специалисты высказывают все больше сомнений относительно безопасности проводимых транзакций. Также высказываются опасения относительно их конфиденциальности. Эксперты также отмечают, что учитывая все вышеперечисленные обстоятельства, сложно сказать, сможет ли потребитель требовать возмещение ущерба в случае кражи средств или персональных данных кибермошенниками.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ пишет коды, как талантливый джуниор, и это подрывает безопасность софта

Как выяснили израильские специалисты, сгенерированные ИИ коды по плотности уязвимостей сравнимы с рукописными творениями, однако содержат структурные изъяны, способные повысить риски для введенных в эксплуатацию систем.

В рамках исследования в OX Security изучили содержимое более 300 репозиториев софта, в том числе 50 проектов, созданных с помощью GitHub Copilot, Cursor или Claude.

Многие сгенерированные ИИ коды выглядели чистыми и функциональными: казалось, умный помощник повел себя как одаренный начинающий программист, к тому же обладающий феноменальным быстродействием.

К сожалению, его участие свело на нет аудит кода, отладку и командный надзор, с которыми современные безопасники и так плохо справляются из-за возросшей нагрузки. Такие корпоративные службы, по данным экспертов, в среднем одновременно обрабатывают по полмиллиона алертов, оценивая степень важности и принимая дополнительные меры защиты.

Применение ИИ ускорило темпы создания софта, однако такие разработчики зачастую развертывают свои программы, не имея представления о защите хранимых данных и доступа, в том числе через интернет. Справедливости ради стоит отметить, что в подобную ловушку может попасть и профессиональный кодер.

«Функциональные приложения теперь можно выкатывать быстрее, но их не успевают тщательно проверять, — комментирует Эяль Пац (Eyal Paz), вице-президент OX Security по исследовательской работе. — Уязвимые системы вводятся в эксплуатацию с беспрецедентной скоростью, однако надлежащий аудит кода невозможно масштабировать до такой степени, чтобы он соответствовал новым темпам».

Суммарно эксперты выявили десять потенциально опасных недостатков, которые часто встречаются в творениях ИИ-помощников программиста:

  • множественные, излишние комментарии в коде, затрудняющие проверку (в 90-100% случаев);
  • фиксация на общепринятых правилах программирования, препятствующая созданию более эффективных и новаторских решений (80–90%);
  • создание одноразовых кодов, без возможности перепрофилирования под иные задачи (80–90%);
  • исключение рефакторинга (80–90%);
  • повторяющиеся баги, которые потом приходится многократно фиксить, из-за невозможности многократного использования кода (70-80%);
  • отсутствие осведомленности о специфике среды развертывания, приводящее к отказу кода, исправно функционирующего на стадии разработки (60-70%);
  • возврат к монолитным, сильно связанным архитектурам вместо уже привычных, удобных в сопровождении микросервисов (40-50%);
  • фейковое покрытие тестами всех интересующих значений — вместо оценки реальной логики ИИ выдает бессмысленные метрики, создающие ложное чувство уверенности в результатах (40-50%);
  • создание кодов с нуля вместо добавления обкатанных библиотек и SDK, что повышает риски привнесения ошибок (40-50%);
  • добавление логики для порожденных галлюцинациями сценариев, повышающее расход ресурсов и снижающее производительность (20-30%).

Поскольку традиционные методы обеспечения безопасности кодов не работают при использовании ИИ, авторы исследования (доступ к полнотекстовому отчету требует регистрации) рекомендуют в таких случаях принять следующие меры:

  • отказаться от аудита кодов и вместо этого привнести аспект безопасности в процесс разработки (подход Secure by Design);
  • перераспределить роли и зоны ответственности — ИИ работает над реализацией, профессионалы концентрируют внимание на архитектуре, контролируют соблюдение требований безопасности, принимают решения по вопросам, требующим опыта и знания контекста;
  • заставить ИИ блюсти интересы безопасности — вставлять соответствующие инструкции в промпты, вводить архитектурные ограничения, интегрировать автоматически выполняемые правила в рабочие процессы, чтобы не пришлось устранять огрехи пост фактум;
  • применять ИИ-средства обеспечения безопасности, сравнимые по быстродействию с такими же помощниками по разработке.

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках к концу текущего года приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры на 15-20% по сравнению с уровнем 2023-го.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru