Сотрудник швейцарского банка послужил Германии

Сотрудник швейцарского банка Credit Suisse передал властям Германии данные о гражданах, уклоняющихся от налогов. Размер сокрытого капитала оценивается в несколько миллиардов евро. По всей Германии проходят обыски в квартирах немецких клиентов швейцарского банка Сredit Suisse. Поводом для них стали новые данные о фиктивных страховых договорах, так называемых бермудских продуктах, при помощи которых мимо налоговых структур ФРГ утекали миллиарды евро.

По сообщению Handelsblatt, речь идет примерно о 7 тыс. клиентов, большинство из которых являются гражданами Германии. Размер же скрытого от налоговой инспекции капитала составляет несколько миллиардов евро. По данным немецких следователей, попавший в их распоряжение перечень клиентских данных позволяет почти со 100-процентной гарантией находить уведенные от налогообложения в ФРГ громадные суммы. В среднем речь идет о вкладах примерно в 500 тыс. евро, но в отдельных случаях встречаются депозиты в 12 млн евро и даже больше, передает infowatch.

Кто из сотрудников скопировал данные и передал их властям Германии, пока не ясно. Так же остается загадкой, было ли это сделано за вознаграждение или нет.

Аналитический центр InfoWatch напоминает, что это уже не первый случай, когда сотрудники швейцарских банков передают скопированную информацию о скрывающих свои капиталы клиентах. Так, Германия дважды договаривалась с сотрудниками банков Лихтенштейна о передачи данных уклонистов. В 2010 году сотрудник HSBC передал властям Великобритании диск с персданными закононепослушных граждан.

Комментирует Николай Федотов: «Из некогда знаменитых своей тайной швейцарских банков это - уже четвёртая утечка. Когда за первую из них официальные органы (сначала французские, а потом немецкие) заплатили злоинсайдеру деньги, процесс пошёл. Банковские служащие обнаружили рынок сбыта своих инсайдерских знаний.

Оказалось, "швейцарские гномы" умеют строго хранить тайну только тогда, когда за её раскрытие не предлагают денег. Как стали предлагать — пошли провалы, начались облавы. Бренд "швейцарский банк" тает и трещит».

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru