Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Герман Греф, возглавляющий крупнейшую кредитную организацию страны — Сбербанк, заявил, что киберпреступникам еще ни разу не удалось успешно атаковать его банк. Более того, по словам Грефа, злоумышленники даже не смогли пройти дальше первого контура защиты систем Сбербанка.

Глава финансовой организации подчеркнул, что попытки проникнуть в системы Сбербанка предпринимаются преступниками регулярно. Однако на данный момент их усилия не привели к желаемым результатам.

«Против нас проводятся регулярные атаки. Пока до сего момента не было ни одного случая успешной атаки», — передали СМИ слова Грефа.

Всего банк располагает тремя контурами защиты от кибератак, но даже первый «хакеры» так и не смогли осилить, утверждает Герман Греф.

«Не то, чтобы за третий контур защиты, это в принципе невозможно, даже за первый контур защиты не проникали хакеры».

Также глава Сбербанка дал понять, что в кредитной организации поставили задачу — обеспечить нулевые потери от кибермошенников.

«У нас неизменный KPI — это ноль рублей потерь от кибермошенников. И мы ни разу этот KPI не нарушали», — заключил Греф.

Несмотря на эти заявления в конце прошлого месяца Сбербанк стал жертвой серии мощных DDoS-атак. Бесконечные запросы поступали со 100 серверов, расположенных в шести разных странах.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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