Онлайн-банкинг — благодатная почва для мошенничества

Онлайн-банкинг — благодатная почва для мошенничества

Ассоциация эмитентов платежных карт Великобритании (UK Cards
Association) опубликовала статистику последствий мошенничества за
прошедший год. Согласно этому отчету, потери британцев в системе
онлайн-банкинга увеличились на 14% и составили 59,7 млн. фунтов
стерлингов (более 90 млн. долларов).

Неутешительные показатели эксперты объясняют все более
широким использование вредоносных программ в фишинговых целях. В целом
за год было зарегистрировано более 51 тыс. фишинговых атак — на 16%
больше, чем в 2008 году.

Убытки от махинаций с банковскими картами, напротив, впервые
сократились, и сразу на 28%. По-видимому, сказывается внедрение
чипованных карт с PIN-кодом (Chip-and-PIN) и средств проактивной защиты
от мошенничества. Кроме того, вопросами безопасности банковских
структур в интернете теперь занимается отдельное полицейское
спецподразделение, DCPCU (Dedicated Cheque and Plastic Crime Unit).
Фальшивых чеков тоже стало меньше; хождение банковских векселей в
стране вообще идет на спад.

В отличие от многих других государств, в Великобритании финансовые
структуры проявляют большую ответственность в отношении защиты своих
клиентов. Нечаянным жертвам мошенничества здесь в большинстве случаев
выплачивается адекватная компенсация.

источник

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru