Создана модель идеальной кибератаки

Разработана система оценки наиболее подходящего времени для нанесения киберудара с использованием скрытых уязвимостей в компьютерных программах. Модель идеальной кибератаки приводится в статье, опубликованной американскими исследователями в журнале PNAS.

Эффективность атак на компьютерные системы потенциального противника авторы работы рассмотрели на примере так называемых эксплойтов – скрытых уязвимых мест в коде программ и операционных систем. Их модель основана на учете двух основных параметров: вероятности, что эксплойт не будет обнаружен до его применения, и времени, в течение которого уязвимость можно будет использовать уже после атаки, сообщает Inline.ru.

Влияние этих факторов является взаимоисключающим, поскольку использование никому не известной уязвимости можно отложить, а хорошо замаскированный эксплойт лучше применить сразу, чтобы дольше иметь доступ к системам противника.

Примером успешного использования скрытной уязвимости авторы работы назвали внедрение вируса Stuxnet на компьютеры иранских ядерных объектов в 2010 году. Вирус помешал работе центрифуг для обогащения ядерного топлива. Stuxnet успешно работал в течение 17 месяцев и, по мнению исследователей, был запущен как только появилась такая возможность для достижения максимального результата.

Предполагаемый ответ Ирана, в свою очередь, стал образцом поспешного использования недостаточно хорошо замаскированного эксплойта. Вирус поразил десятки тысяч рабочих станций саудовской нефтяной компании Saudi Aramco, но был замечен и удален в течение четырех дней.

В 2013 году стало известно, что Агентство национальной безопасности США скупало данные об уязвимостях интернет-сайтов, которые можно использовать для несанкционированного доступа к компьютерам.

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

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь 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