Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Гражданин Литвы признался в мошенничестве в отношении Google и Facebook. Используя фейковые счета-фактуры, преступник заставлял служащих переводить деньги на свои банковские счета. В общей сумме доход злоумышленника от такой деятельности составил $123 миллиона.

В итоге 50-летний Эвалдас Римасаускас выслушал вчера приговор суда в Нью-Йорке. Теперь ему грозит до 30 лет лишения свободы.

Римасаускас был арестован полицией Литвы в марте 2017 года, позже (в августе) был экстрадирован в США для предъявления обвинений.

Сторона обвинения утверждает, что преступник создал компанию, имя которой было очень похоже на Quanta — поставщика аппаратного обеспечения для дата-центров, который имеет безупречную репутацию.

Злоумышленник атаковал Google и Facebook по той причине, что обе корпорации имели бизнес-отношения с Quanta, которая поставляла им оборудование для дата-центров.

Согласно материалам дела, Римасаускас рассылал Google и Facebook электронные письма, которые были замаскированные под отправленные Quanta счета-фактуры. Таким образом, Google и Facebook должны были заплатить за якобы оказанные услуги и приобретенные продукты.

Преступник использовал довольно хитрые приемы, благодаря которым ему действительно удалось ввести в заблуждение сотрудников двух крупных американских корпораций.

В результате Google пострадала на $23 миллиона, а Facebook — на $100 миллионов.

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