В рунете будут автоматически искать и разделегировать фишинговые домены

В рунете будут автоматически искать и разделегировать фишинговые домены

В рунете будут автоматически искать и разделегировать фишинговые домены

Вскоре в рунете должна заработать система автоматического поиска фишинговых сайтов, работающих в доменных зонах .ru и «.рф». Этим займется Центр реагирования на компьютерные инциденты Ru-Cert. Домены, распространяющие опасный контент умышленно, будут разделегированы.

Газета «Известия» цитирует слова представителя Ru-Cert Дмитрия Ипполитова:

«Наша задача — не ждать, пока придет жалоба от пользователя, который уже пострадал, — зашел на поддельную страницу, например, Сбербанка и ввел там свои персональные данные, после чего номер его кредитки утек к мошенникам, — а пытаться самим такие страницы находить. Наша система анализирует некоторые параметры веб-страницы и пытается определить, является это фишингом или нет».

Разумеется, вредоносный контент может появиться на сайте по ряду разных причин. Домен вовсе не обязательно должен принадлежать злоумышленникам, — ресурс может быть попросту взломан. В таких ситуациях представители Ru-Cert сообщат о найденной проблеме хостеру или напрямую владельцу сайта. Как правило,  администраторы ресурсов оперативно реагируют на такие сообщения и очищают сайт. Однако если сайт был умышленно создан для фишинговых атак, Ru-Cert будет действовать жестче:

«Например, был создан поддельный сайт Сбербанка, адрес которого был написан с одной измененной буквой, — рассказывает Ипполитов. — Такой домен можно сразу разделегировать, так как он специально зарегистрирован для противоправной деятельности».

Напомню, что согласно пункту 5.5 «Правил регистрации доменных имен в зоне .ru и «.рф», делегирование домена может быть прекращено на основании письменного решения руководителя органа, осуществляющего оперативно-разыскную деятельность. Такими полномочиями обладают Управление «К» МВД и Генпрокуратура.

Право на разделегацию без суда также имеют четыре негосударственные организации, заключившие соглашение с КЦ: «Лаборатория Касперского», Group-IB, Региональная общественная организация «Центр интернет-технологий»(РОЦИТ), а также НП «Лига безопасного интернета». В «Правила регистрации» был добавлен пункт 5.7 — регистратор вправе прекратить делегирование домена при получении «мотивированного обращения организации», указанной КЦ как компетентной в определении нарушений в интернете, если обращение содержит информацию, что домен используется для фишинга, распространения вирусов или материалов с детской порнографией, передает xakep.ru.

Гендиректор Координационного центра национального домена сети интернет (КЦ) Андрей Воробьев уверен, что если поиск будет запущен, то Ru-Cert станет первой аккредитованной организацией, которая включила автоматизированную систему поиска фишинга.

Источник на рынке поисковых сетей рассказал журналистам «Известий», что создать свои поиск с нуля — это очень дорогое занятие и компаний, которые в России могут его создать, очень мало. Скорее всего, речь идет о создании системы на базе популярной общедоступной поисковой системы, например «Яндекс». Самое главное, что нужно будет сделать, — это научить систему понимать, что является фишингом, а что нет. Для этого понадобится большая база примеров.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru