ИТ-эксперт арестован в Лондоне за фишинг и кражу тысяч кредитных карт

ИТ-эксперт арестован в Лондоне за фишинг и кражу тысяч кредитных карт

ИТ-эксперт арестован в Лондоне за фишинг и кражу тысяч кредитных карт

Грант Уэст (Grant West), независимый компьютерный эксперт, был арестован полицейскими во время поездки из Уэльса в Лондон за отправку фишинговых писем клиентам таких популярных компаний, как Uber, Apple, Sainsbury's, Ladbrokes и Just Eat. При этом основное внимание уделялось тем из них, кто заказывает еду онлайн с таких известных сайтов, как Sainsbury's и Just Eat.

Цель мошенника заключалась в том, чтобы заманить клиентов и убедить их раскрыть данные кредитных карт. Чтобы помочь в этом, он принуждал жертв к заполнению онлайн-опросов, которые позже просили детали кредитных карт. Раньше злоумышленник продавал информацию через DarkWeb.

Его тактика заключалась в том, чтобы предложить клиентам скидку в 10 евро на следующий заказ, если они заполнили форму.

Лондонская полиция начала расследование этого дела после того, как он продал данные клиентов Just Eat за период с июля 2015 года по декабрь 2015 года. Для получения платежных данных клиентов рассылались мошеннические электронные письма, в которых предлагался ваучер в обмен на ответы на вопросы об услуге. 

Полиция в ходе отработки сделки по покупке данных на DarkWeb смогла его вычислить, а позже и задержать. Кроме того, в ходе ареста у него было найдено полкилограмма марихуаны.

Он признался во всех обвинениях.

В течение 2 лет, работая под псевдонимом Courvoisier, он собрал 165 000 записей клиентов Just Eat.

Впоследствии детективы обнаружили у него 63 000 кредитных и дебетовых карт. Кроме того, у него изъяли более 500 000 фунтов стерлингов в биткойнах. Благодаря украденным деньгам он вел богатый и разгульный образ жизни, покупая роскошные автомобили и посещая экзотические праздники.

Он признал обвинения, включая сговор с целью совершения мошенничества, злоупотребление компьютером и злоупотребление наркотиками.

Ожидается, что приговор будет вынесен 25 мая. Он будет оштрафован и будет находиться за решеткой в течение нескольких лет.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru