Опубликован отчет о рисках инсайдерского мошенничества

Предприятия не могут справиться с электронным мошенничеством

Attachmate Corporation и Ponemon Institute на днях опубликовали результаты своего ежегодного расследования «The Risk of Insider Fraud». Согласно этому документу, в среднем, организации сталкиваются со случаями мошенничества примерно каждую неделю.



С другой стороны только 44% респондентов утверждают, что их организации пытаются как-то предотвратить подобные инсайдерские угрозы. Особенно беспокоит тот факт, что компании обычно требуется около 87 дней, чтобы определить случай мошенничества и 105 дней на выяснение причины возникновения угрозы. Кроме того, цифры показывают, что 73% респондентов признались, что «шутки» сотрудников стоили им финансовых убытков и существенного падения репутации бренда.

Очень часто встречаются случаи, когда рядовые сотрудники используют данные вышестоящих менеджеров для получения доступа к засекреченным данным. Примерно 81% организаций, принимавших участие в исследовании, говорили о подобных происшествиях.

Огромное внимание стоит уделить и распространенной на западе практике «принеси свое устройство» (BYOD). Как и ожидалось, подобные инициативы привели к увеличению риска мошенничества, что объясняется отсутствием надежных протоколов безопасности.

«Эти данные наглядно доказывают, что в целом в сети предприятия активность отдельного работника вообще не отслеживаются. Они попросту невидимы», – пояснил Лари Понемон – глава и основатель Ponemon Institute. «У многих организаций есть политики и процедуры, регламентирующие условия работы и предотвращающие случаи мошенничества. Однако никто не может гарантировать, что пользователи будут следовать этим правилам, особенно с учетом популяризации практики BYOD».

Это лишь один из факторов, обуславливающих трудности с налаживанием эффективной электронной защиты на предприятиях. Как говорит Кристин Мейерз – директор по корпоративным решениям по безопасности в Attachmate, более современные защитные программы позволят минимизировать риски, записывая все действия пользователя и немедленно показывающие, что же именно произошло на компьютере.

В рамках исследования было опрошено около 700 сотрудников крупнейших западных организаций. Ознакомиться с отчетом вы можете по этому адресу.

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