Полиция лондонского Сити: Жертвы киберпреступлений потеряли £28 млн

Полиция лондонского Сити: Жертвы киберпреступлений потеряли £28 млн

Полиция лондонского Сити: Жертвы киберпреступлений потеряли £28 млн

Полиция лондонского Сити сообщает, что жертвы киберпреступлений с октября 2017 года по март 2018 потеряли 28 миллионов фунтов стерлингов ($37 370 200). Эта статистика основана на 12 372 обращениях людей в соответствующие органы.

Основной причиной для обращения людей по поводу киберпреступлений стал взлом социальных сетей и аккаунтов электронной почты.

Жертвы взлома потеряли в общей сумме 11 миллионов фунтов стерлингов.

Ситуация осложняется тем, что киберпреступники чаще всего не вступают со своими жертвами в контакт, а около половины всех киберпреступных действий совершается из-за границы.

«Киберпреступность — это растущая тенденция. В частности, преступники нацелены на пользователей социальных сетей и владельцев онлайн-аккаунтов, они хотят украсть личные данные и получить материальную выгоду», — пишет полиция лондонского Сити.

Также сегодня мы писали об интересных результатах исследования криптовалютных кошельков. Согласно отчету американской компании Chainalys, большая часть цифровой валюты утеряна по той причине, что пользователи забывают приватные ключи.

Такая забывчивость стоила пользователям в общей сумме 20 миллиардов долларов в криптовалюте. После утери ключей пользователи просто не могут получить доступ к своим средствам.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru