Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники разработали новую схему кражи денег с банковских карт с помощью так называемой социальной инженерии. Их мишенью становятся люди, продающие товары на различных интернет-сайтах.

Притворившись потенциальными покупателями, мошенники стараются узнать CVV-код, указанный на обратной стороне пластиковой карточки. Киберворы объясняют, что код им нужен якобы для успешной трансакции. Назвав его, торговец ожидаемо лишается средств, сообщает iz.ru.

О появлении новой преступной схемы «Известиям» рассказали в компании Zecurion, специализирующейся на вопросах кибербезопасности.

«Злоумышленники достаточно ловко маскируют свои цели и подменяют понятия, например, код CVV они могут назвать нейтральным «номером счета», - отметил руководитель Zecurion Владимир Ульянов.

Метод мошенничества с использованием социальной инженерии основан на знании психологии и использовании человеческих слабостей. По предварительным данным, потери клиентов от новой схемы обмана эксперты оценили в 200 млн рублей.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru