Фишинг, ИИ, утечки: Сбербанк определился с пятью основными киберугрозами

Фишинг, ИИ, утечки: Сбербанк определился с пятью основными киберугрозами

Фишинг, ИИ, утечки: Сбербанк определился с пятью основными киберугрозами

Команда Сбербанка определила пять основных угроз для кибербезопасности, которые в ближайшее время будут наиболее актуальны для государственных организаций и частных компаний. В этот список вошел фишинг, утечки данных и связанные с развитием технологий риски.

Перечень наиболее актуальных киберугроз был составлен на основе непрерывного анализа Службы кибербезопасности Сбербанка, которая изучала тренды, лучшие практики и отчеты крупнейших компаний.

Помимо фишинга и утечек, в список Сбербанка вошли проблемы, вызванные развитием облачных сервисов, BYOD, искусственного интеллекта, интернета вещей, 5G.

Специалисты Сбербанка напоминают, что фишинг остается основным методом проникновения в инфраструктуру компаний. 60% атак на банковский сектор были совершены с использованием фишинга.

«Только с начала года специалистами Службы кибербезопасности Сбербанка было выявлено и отправлено на блокировку почти 2000 уникальных фишинговых ресурсов, схожих с сайтом Сбербанка. Основным методом борьбы с фишингом является обучение пользователя», — пишут эксперты кредитной организации.

Также Сбербанк предупреждает об утечках — таких инцидентов увеличилось на 98% за последние три года. А в 2019 году уже было украдено больше 500 млн записей из различных источников.

Распространение мобильных устройств и концепции BYOD, внедрение технологий AI, 5G и интернета вещей — все это невольно создает дополнительные риски, которые будут присущи настоящему времени, считают в Сбербанке.

«Внедрение AI может значительно упростить многие рутинные задачи, стоящие перед подразделениями кибербезопасности. Последнее время наблюдается экспоненциальный рост количества данных, обрабатывающихся в различных системах, и без помощи AI невозможно оставаться на пике прогресса», — отмечают специалисты.

«Однако AI интересен и злоумышленникам, которые будут использовать его не только как потенциальный вектор атак (на системы обработки данных), но и для значительного усиления собственных возможностей».

Киберпреступники демонстрируют интерес к технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения, которые используются для поиска уязвимостей, реализации фишинговых атак, обхода биометрической аутентификации. Также с помощью ИИ злоумышленники могут создавать вредоносные программы и подбирать пароли.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru