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.

Срочно патчим MongoDB: уязвимость под атакой, PoC-эксплойт в паблике

Недавно пропатченная и обнародованная уязвимость в MongoDB, грозящая кражей конфиденциальных данных, уже активно используется в атаках. Публикация PoC повысила угрозу, админам советуют как можно скорее обновить продукт.

Причиной появления проблемы CVE-2025-14847, получившей кодовое имя MongoBleed, является логическая ошибка в реализации разуплотнения данных с помощью zlib, которое к тому же происходит до аутентификации.

При получении сообщений от клиента сервер MongoDB слепо доверяет размеру данных, указанному при передаче, и в результате может вернуть содержимое неинициализированной динамической области памяти.

В итоге путем подачи множественных запросов к серверу неавторизованный злоумышленник сможет заполучить такую конфиденциальную информацию, как внутренние состояния и указатели. Взаимодействия с законным пользователем тоже не потребуется.

Уязвимости, получившей 8,7 балла по шкале CVSS, подвержены многие версии СУБД MongoDB, и поддерживаемые, и устаревшие. Угроза также актуальна для Ubuntu.

Вышедший в этом месяце патч включен в состав сборок 8.2.3, 8.0.17, 7.0.28, 6.0.27, 5.0.32 и 4.4.30. Ввиду текущих атак, а также публикации PoC-кода на GitHub пользователям рекомендуется в кратчайшие сроки произвести обновление.

При отсутствии такой возможности можно временно отключить zlib, ограничить доступ к серверу MongoDB по сети и ввести мониторинг логов на предмет аномальных неавторизованных подключений.

Сканирование интернета, проведенное в Censys, выявило более 87 тыс. потенциально уязвимых экземпляров MongoDB, с наибольшей концентрацией в США, Китае и Германии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru