Университет лишился практически миллиона долларов

Университет лишился практически миллиона долларов

С фондовых счетов Университета Виржинии украдено $996,000, после того как был взломан компьютер финансового контроллера университета.

Мошенники установили вредоносную программу, с помощью которой перехватывали данные, удостоверяющие полномочия клиента для интернет-банкинга. Деньги были переведены на счета в китайском банке.

Несмотря на то, что можно установить ежедневный лимит на он-лайн перевод  через автоматизированную расчетно-клиринговую систему банка, при переводе крупных сумм необходимо пройти тщательный контроль. То есть при осуществлении операции запрашивается электронная подпись, проводится проверка паспорта и дебетовой карты, а так же ведется запись видео. 

Возникает вопрос: почему же университет Виржинии не установил лимит на свои счета, например $100,000? Ведь сегодня необходимо быть очень бдительным к автоматизированным он-лайн системам, поскольку  вероятность быть обчищенным с каждым днем только растет.

Подпишитесь на новости

Заблокировать 95% VPN с помощью ИИ собирались власти в России

Искусственному интеллекту подыскали ещё одну работу — вычислять VPN, которые не поймали обычными средствами. При подготовке национального плана внедрения ИИ до 2030 года обсуждалось применение нейросетей для повышения эффективности блокировок до 95%.

Как выяснил «Коммерсантъ», в проекте предлагалось анализировать с помощью ИИ признаки 70% блокируемых VPN-сервисов.

Однако Минцифры заявило, что в актуальной версии документа этой меры нет. По словам источника издания, сейчас трафик уже проверяют интеллектуальные алгоритмы, но к ИИ они не относятся.

Нейросеть могла бы искать VPN по косвенным признакам соединений. Проблема в том, что похожим образом могут выглядеть корпоративные подключения, облачные сервисы и голосовая связь.

Одна ошибка фильтра, и вместо обходного сервиса отваливается рабочий инструмент. Эксперты предупреждают: на больших объёмах трафика даже небольшая доля ошибок способна затронуть множество легитимных соединений.

Поэтому один из предложенных подходов — поручить модели поиск подозрительных узлов, а блокировать их после отдельной проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru