Хакеры выкрали $431000 из банка Мумбаи

 11 мая группа злоумышленников взломала текущий счет группы компаний RPG Group (в одном из банков Мумбаи) и выкрала 24000000 рупий (около $431000). Вся операция заняла у злоумышленников не более 3 часов. 

По информации Times of India, киберпреступники перевели похищенные деньги на 13 банковских счетов, разбросанных по всей стране. 

Банк заблокировал все вышеупомянутые счета, однако киберпреступникам все же удалось снять часть денег. По имеющимся данным, индийская полиция арестовала 3-х членов банды, попытавшихся снять деньги со счетов в отделениях банка в городах Коямпуттур и Хайдарабад. Как выяснилось, компания стала жертвой вредоносной программы, разосланной ее сотрудникам злоумышленниками.

Следует отметить, что в этом году группа киберпреступников подобным же образом ограбила косметическую компанию, выкрав с ее текущего счета 10 миллионов рупий (около $180000).

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

RSA 2020: Недостаток регулирующих ИИ законов играет на руку преступникам

На проходящей в Сан-Франциско конференции RSA 2020 специалисты выразили беспокойство недостаточным количеством законов, регулирующих использование технологий машинного обучения.

Современные компании активно задействуют машинное обучение, однако киберпреступники тоже не отстают, пытаясь найти лазейки и скомпрометировать такие системы.

Эксперты настаивают, что недостаток регулирующих использование машинного обучения законов является одной из основных причин успешных атак злоумышленников.

Помимо прочих, на конференции RSA 2020 выступала заместитель генерального юрисконсульта Microsoft Кристин Гудвин, которая поделилась статистикой зафиксированных судами кибератак на системы машинного обучения. По словам специалиста, можно наблюдать опасную тенденцию в прецедентах, касающихся данной технологии.

Также эксперты обращают внимание, что существующие законы никак не описывают контрмеры, предназначенные для реагирования на атаки систем машинного обучения. Гудвин, например, подчеркнула, что существующих юридических рычагов недостаточно для воздействия на взламывающих платформы машинного обучения преступников.

В целом специалисты области сошлись на том, что в настоящее время необходимы новые механизмы, которые позволят с точки зрения закона справиться с растущей угрозой атак на системы машинного обучения.

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