Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

20 мая 2015 года в рамках спецоперации МВД и ФСБ России при участии представителей «Лаборатории Касперского» в Санкт-Петербурге состоялось задержание киберпреступников, похитивших около 12 миллионов рублей со счетов клиентов российских банков в 50 регионах страны.

Обвинение в финансовом кибермошенничестве предъявляется этим преступникам повторно: в первый раз они попали в поле зрения правоохранительных органов в 2012 году. Тогда по результатам расследования они были задержаны и осуждены по аналогичному преступлению на условные сроки заключения. «Лаборатория Касперского» оказывала правоохранительным органам техническую и экспертную поддержку в этом деле.

«Правоохранительные органы регулярно обращаются за помощью к «Лаборатории Касперского». Специалисты отдела расследования компьютерных инцидентов занимаются исследовательской деятельностью на постоянной основе, а в случае с этими киберпреступниками мы предельно хорошо знали их методы. На данный момент расследование продолжается, поэтому в интересах следствия мы не можем поделиться подробностями. Однако мы уверены, что повторное задержание этой преступной группы нанесет значительный удар по киберпреступной инфраструктуре», – заявил Руслан Стоянов, руководитель отдела расследований компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

Мошенничество с банковскими онлайн-счетами – один из самых распространенных видов киберпреступлений. Для кражи денег преступники используют специальное финансовое вредоносное ПО, а для усыпления бдительности пользователей применяют фишинговые инструменты и методы социальной инженерии, как было и в этом случае.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru