В 95% случаев причиной нарушения ИБ является человек

Нельзя недооценивать степень человеческой глупости. Это особенно актуально в сфере информационной безопасности, где более 95% всех инцидентов вызвано человеческим фактором. Служба безопасности IBM Managed Security Services постоянно собирает статистику по инцидентам, которые случились в компьютерных сетях почти 1000 клиентов в 133 странах. Новый отчет «IBM Security Services 2014 Cyber Security Intelligence Index» основан на данных за 2013 год. Анализ показывает, что подавляющее число инцидентов начинается с человеческой ошибки.

И самая популярная – переход на вредоносный сайт по ссылке в фишинговом сообщении. Часто проблемы возникают из-за неправильной конфигурации сервера, игнорирования вышедшего патча, использования имени пользователя и пароля по умолчанию, потери ноутбука или другого мобильного устройства, сообщает Xakep.ru.

IBM подчеркивает, что проблем с информационной безопасности становится больше с каждым годом, а в 2013 году количество инцидентов достигло рекордных значений. За этот год у разных компаний было похищено более 500 млн записей с конфиденциальной информацией клиентов, включая адреса электронной почты, номера банковских карт и пароли.

Практически все крупные организации с числом сотрудников от 1000 до 5000 человек многократно сталкиваются с угрозами безопасности в течение года. По статистике IBM, среднее количество «событий» (security events) для каждой компании за год превышает 91 млн. Многие события (например, сканирование портов или попытки авторизации) относятся к одной атаке. Среднее количество атак за год на крупные компании – 16 865. Это приводит к 109 реальным инцидентам за год.

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

Smart Fraud Detection теперь борется с фродом в бонусных системах

Компания Фаззи Лоджик Лабс представила новую функцию антифрод системы Smart Fraud Detection для борьбы с мошенничеством в бонусных системах и с картами лояльности. Решение основано на сочетании метода правил, машинного обучения и работе с профилями объектов.

Правила настраиваются по маркированию подозрительной активности или известными шаблонам атак используя параметры конкретных действий клиента и/или сотрудника и анализ динамически рассчитываемых объектов. Методы машинного обучения позволяют эффективно выявлять аномалии в поведении клиентов и сотрудников организации, не требуя длительной настройки и поддержки, автоматически адаптируются к изменяющемся шаблонам атак злоумышленников.

Работа с динамическими профилями включает в себя объекты хранения для описания неограниченного количества элементов и и массивы максимального количества/заданной глубины данных. Это позволяет:

  • строить профили объектов: пользователь, пользовательское устройство, карта, геолокация события, сотрудник, магазин, вид покупки и т.п.;
  • отслеживать типичные и нетипичные параметры, наиболее важные и частые взаимодействия между объектами;
  • профилировать на основании операций с «движением баллов» и прочих событий (например, изменение персональных данных, регистрация мобильного приложения).

Для защиты программ лояльности крупных ритейлеров, банков, девелоперов, компания Фаззи Лоджик Лабс использует отработанные технологии для контроля внешнего и внутреннего мошенничества в финансовом секторе. Атаки на программы лояльности не менее разнообразны и изощренны, чем мошенничество в банковских системах. В них задействованы не только внешние «акторы», но и, во многих случаях, сами сотрудники организации.

Недавно мы писали, что разработчики добавили в Smart Fraud Detection дополнительные параметры транзакции.

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