В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

«Лаборатория Касперского» выпустила новое поколение решения для противодействия финансовому онлайн-мошенничеству. Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention теперь состоит из двух отдельных продуктов: Kaspersky Advanced Authentication и Kaspersky Automated Fraud Analytics.

Первый из них предотвращает различные сценарии компрометации аккаунтов, а второй помогает выявлять и расследовать даже самые сложные случаи финансового мошенничества. Подобная диверсификация защиты позволит различным организациям, так или иначе проводящим транзакции в интернете, подобрать решение для наиболее актуальных аспектов финансовой безопасности.

Онлайн-мошенничество давно уже перестало быть проблемой исключительно финансовых организаций. Развитие электронной коммерции привело к росту числа инцидентов, связанных с компрометацией аккаунтов пользователей интернет-магазинов. В связи с этим торговые онлайн-площадки вынуждены принимать меры для минимизации подобных рисков.

Технологии машинного обучения и сложные математические алгоритмы, реализованные в новом решении Kaspersky Advanced Authentication, помогут оперативно распознать любую аномальную, в том числе мошенническую, активность на этапе ввода логина и пароля от учётной записи. Решение «Лаборатории Касперского» анализирует поведенческие и биометрические данные, а также проверяет репутацию используемого устройства. Все эти процессы не требуют никаких дополнительных действий со стороны пользователя, однако в случае возникновения обоснованных подозрений интернет-магазин всегда сможет связаться со своим клиентом для подтверждения личности.

В свою очередь, перед финансовыми организациями сегодня остро стоит вопрос предотвращения киберограблений, онлайн-мошенничества и различных схем отмывания денег в интернете. Именно эту проблему призван решить новый продукт Kaspersky Automated Fraud Analytics. На протяжении всей пользовательской сессии, связанной с проведением транзакции, решение анализирует и проверяет сотни различных индикаторов и сопоставляет полученные данные со специфическими сценариями финансовых киберпреступлений. Такой подход позволяет автоматически выявить серьёзные инциденты на самых начальных этапах.

«Онлайн-мошенничество по-прежнему представляет опасность для финансовых организаций, однако этому риску начинают подвергаться и другие отрасли. Сегодня самые различные компании инвестируют деньги и ресурсы в развитие цифровых операций своего бизнеса. Именно поэтому мы решили переосмыслить подход к защите от финансового мошенничества. Предлагая более специализированные и узко направленные решения, мы даём организациям возможность усилить свои системы безопасности именно там, где это особенно важно», – прокомментировал Александр Ермакович, руководитель Kaspersky Fraud Prevention.

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru