Мошенники собирают персональные данные под видом выигрыша BMW M240i

Мошенники собирают персональные данные под видом выигрыша BMW M240i

Мошенники собирают персональные данные под видом выигрыша BMW M240i

Исследователи в области безопасности предупреждают о волне мошеннических электронных писем, в которых утверждается, что получатель выиграл машину BMW M240i в праздничном розыгрыше призов. Эти письма рассылают киберпреступники, цель которых — собрать персональные данные пользователей.

Подобные письма в качестве заголовков содержат «Claim Your Car and Check With your Winning Code» или похожие фразы. С примером такого письма можно ознакомиться на скриншоте ниже:

Чтобы получить якобы выигранную машину, пользователю необходимо отправить свое полное имя, адрес и мобильный телефон мошенникам. Письма подписаны неким господином Генри Гиодана (henry.giodana@outlook.com).

Если пользователь отправит запрашиваемые данные мошенникам, в ответ они попросят еще больше информации о жертве: номер социального страхования и другие конфиденциальные данные.

После получения всех необходимых персональных данных злоумышленники смогут осуществить так называемую кражу личности и получить доступ к финансовым аккаунтам пользователя. Эксперты призывают игнорировать такие письма.

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