Сбербанк собрал базу из 117 тысяч телефонов кибермошенников

Сбербанк собрал базу из 117 тысяч телефонов кибермошенников

Сбербанк собрал базу из 117 тысяч телефонов кибермошенников

У Сбербанка есть довольно объемная база данных, содержащая 117 тысяч телефонов различных кибермошенников. Данные номера кредитная организация собрала за прошлый год, именно с этих телефонов преступники атаковали Сбербанк.

Об имеющейся базе рассказал заместитель председателя правления Сбербанка Станислав Кузнецов. Выступая на панельной сессии «Русского дома» в рамках форума в Давосе, Кузнецов заявил следующее (цитата «РИА Новости»):

«Сбербанк за прошлый год собрал небольшую базу данных из 117 тысяч телефонов, с которых мошенники атаковали разные системы Сбербанка. Мы, конечно, их передали в правоохранительные органы, количество телефонов увеличивается, а не уменьшается, к сожалению».

В этом месяце мы писали, что киберпреступники продолжают атаковать Сбербанк. По оценкам представителей, начавшиеся с середины декабря атаки продолжились и в этом месяце.

А в декабре Сбербанк представил отчет «Банковские тренды — 2018», часть которого затрагивает проблему кибератак на системы кредитной организации. Согласно опубликованным данным, защитные механизмы банка в прошлом году отразили 90 DDoS-атак, 25 из которых имели высокую мощность.

Ошибочная раскладка помогла обойти первый рубеж защиты GPT-6 Astra

Разработчик под ником vechen обнаружил странность в GPT-6 Astra: модель понимает русский и украинский текст, случайно набранный в английской раскладке, но система предварительной модерации может увидеть в нём лишь безобидную кашу из букв.

В опубликованном эксперименте GPT-6 Astra High без дополнительных инструкций распознала смысл фразы, введённой латиницей вместо кириллицы.

Затем исследователь проверил слова и запросы, которые потенциально должны привлекать внимание защитных механизмов. В одном из тестов модель согласилась помочь со взломом сайта под предлогом проверки собственного ресурса, хотя аналогичный запрос в нормальной раскладке должен проходить более строгую проверку.

Причина, предположительно, в разделении системы на несколько уровней. Сначала входной фильтр анализирует текст пользователя, после чего сама модель интерпретирует запрос и формирует ответ.

 

Впрочем, до полноценного джейлбрейка не дошло. Проверка «Код.ру» показала, что неправильная раскладка действительно может помочь опасному запросу добраться до модели, но финальный фильтр блокирует запрещённый ответ.

Метод работает не со всеми языковыми парами. Кириллический текст, набранный латиницей, Astra распознаёт стабильно, а сочетание английской и турецкой раскладок в тестах не сработало. Похожее поведение исследователь заметил и у Fable 5.

Напомним, на прошлой неделе мы писали, что первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что модель распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru