Сбербанк выявил свыше 600 фишинговых доменов и 1300 зараженных сайтов

Сбербанк выявил свыше 600 фишинговых доменов и 1300 зараженных сайтов

Сбербанк выявил свыше 600 фишинговых доменов и 1300 зараженных сайтов

По инициативе Службы кибербезопасности Сбербанка с начала года в российском интернет-пространстве было выявлено и закрыто свыше 600 доменных имён, использовавшихся для фишинговых атак, около 200 мошеннических площадок и более 1300 сайтов, распространявших вредоносное программное обеспечение.

«Мы уделяем самое пристальное внимание вопросам борьбы с фишингом, — заявил заместитель Председателя Правления Станислав Кузнецов. — Однако выявить и провести необходимые действия по сайтам преступников — полдела. На "удочку" мошенников (фишинг в переводе с англ. яз. — "рыбалка") попадаются люди доверчивые, не обладающие должными навыками защиты от киберфрода. Именно поэтому приоритеты Сбербанка сдвигаются в сторону профилактических мер по повышению финансовой грамотности населения».

Фишеры пытаются «посадить на крючок» своих жертв различными способами. Самая распространённая схема: жертве приходит сообщение заманчивого или, наоборот, пугающего содержания с предложением либо направить персональные данные (логины, пароли банковских карт), либо перейти по ссылке на некий сайт, на котором опять же нужно ввести свои данные. Более 48 % интернет-пользователей, получающих фишинговые письма, откликаются на них и становятся жертвами преступников.

Уже давно целью номер один для фишеров стали финансовые сервисы, большинство из которых составили онлайн-банки. Тенденция увеличения атак именно на финансовый сектор только укрепляется. Понимая это, Сбербанк разработал специальную программу повышения уровня киберграмотности, включающую интерактивные курсы и последующее определение признаков фишинговых атак на практике.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru