Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Хорошо известные киберпреступные группировки в конце прошлого года провели ряд атак на кредитные организации России. Общий ущерб от действий мошенников, которые маскировались под ФинЦЕРТ, составил около 1,3 миллиарда рублей.

Речь идет о действиях хорошо организованных и давно известных экспертам в области безопасности групп Silence и Cobalt. В отчете Positive Technologies также упоминается некая третья группа, которую на данном этапе не удалось идентифицировать.

Именно эта таинственная группа маскировалась под отделение ФинЦЕРТ, принадлежащее Центральному банку России. Помимо этого, злоумышленники также часто пытались прикинуться «Альфа-Капиталом».

В ходе своих атак мошенники рассылали электронные письма, в которых содержался документ с вредоносными макросами. Открыв такой документ по невнимательности, сотрудник банка рисковал заразить системы организации.

Основная цель злоумышленников была в изъятии персональных данных. Затем эти данные могли быть использованы для выведения денег из кредитной организации. По подсчетам экспертов, от вредоносных рассылок пострадали более 1 миллиона человек.

В начале этого месяца мы писали, что Центральный банк России готов взять на себя вопрос усиления кибербезопасности финансовых организаций. В ЦБ убеждены, что современные реалии банковского дела создают перманентные киберриски в процессе деятельности кредитных организаций.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru