Каждый двадцатый пользователь в России рискует потерять деньги

Каждый двадцатый пользователь в России рискует потерять деньги

Каждый двадцатый пользователь в России рискует потерять деньги

В 2016 году пользователи стали чаще сталкиваться с вредоносным ПО, предназначенным для кражи денег. За последние 12 месяцев защитные решения «Лаборатории Касперского» заблокировали попытки запуска таких зловредов почти на 3 миллионах устройств.

При этом Россия возглавила список стран, в которых пользователи наиболее подвержены риску заражения финансовым вредоносным ПО, – за год с банковскими угрозами столкнулись около 5% российских пользователей, то есть каждый двадцатый. 

Эксперты «Лаборатории Касперского» связывают увеличение числа атак банковских зловредов с ростом пользователей мобильного банкинга, которые на протяжении всего года активно подвергались нападению киберзлоумышленников. Так, из 10 наиболее популярных сегодня банковских троянцев пять предназначены для кражи финансовых данных с устройств на базе Android. По сравнению с 2015 годом доля подобных атак на смартфоны и планшеты Android увеличилась в 4,5 раза.

Кроме того, в этом году появилось восемь новых семейств зловредов для платежных терминалов (POS) и банкоматов. Таким образом, общее число вредоносного ПО для этих устройств выросло на 20% по сравнению с 2015 годом.

 

География атак финансового вредоносного ПО в 2016 году (доля атакованных пользователей в стране)

География атак финансового вредоносного ПО в 2016 году (доля атакованных пользователей в стране)

 

Всего же к концу 2016 года в коллекции вредоносного ПО, распознаваемого защитными решениями «Лаборатории Касперского», насчитывается один миллиард объектов. Среди них вирусы, троянские программы, бэкдоры, шифровальщики, рекламное ПО и другие образцы, содержащие вредоносный код. Пятая часть этих зловредов была обнаружена автоматизированной системой, использующей технологии машинного обучения. 

«Миллиард вредоносных объектов – это своего рода показательный рубеж. Эта цифра свидетельствует об огромных масштабах киберпреступного мира, который прошел путь от небольших форумов «любителей» до целой индустрии, поставившей «производство» вредоносного ПО на поток и предлагающей своим участникам всевозможный инструментарий и сервисы, – рассказывает Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского». – Однако мы тоже не стоим на месте. Из миллиарда файлов, составляющих сегодня нашу коллекцию, более 200 миллионов было обнаружено системой Astraea, работающей на основе технологий машинного обучения. И это лишь первый шаг на пути к более совершенному и точному распознаванию киберугроз, в том числе новых и еще не известных. Мы уверены, что будущее отрасли информационной безопасности – в сочетании глубоких знаний экспертов и передовых технологий машинного обучения». 

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru