BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

Компания BI.ZONE и оператор связи МегаФон расширили сотрудничество в области кибербезопасности. В рамках технологического партнерства оператор начал предоставлять в режиме реального времени разработчику информацию о мошенниках и их жертвах. Эти сведения автоматически становятся доступны всем участникам Платформы обмена данными о киберугрозах — совместного проекта BI.ZONE и Ассоциации банков России.

По данным компании BI.ZONE, в России 80% краж со счетов физических лиц совершается с использованием методов социальной инженерии: жертва поддается на уловки мошенников и сама переводит им деньги. Чаще всего злоумышленники связываются с клиентами банков по телефону и через СМС-сообщения. Поэтому данные мобильных операторов об инцидентах существенно снижают количество атак в финансовой сфере.

Благодаря сотрудничеству компании BI.ZONE с МегаФоном в Платформу обмена данными о киберугрозах будет поступать информация о злонамеренных ресурсах, в том числе используемых для фишинговых атак, о заражениях вредоносным ПО, мошенниках и их жертвах. Если эти сведения использовать в работе антифрод-системы финансовой организации, это позволит значительно повысить уровень выявления банковского мошенничества. При этом специальные правила, разработанные аналитиками компании BI.ZONE, дадут возможность с высокой точностью определять абонентов, устройства которых заражены вредоносными программами.

«Наше партнерство с BI.ZONE началось еще во время пилотного периода запуска платформы — на старте мы предоставляли адреса вредоносных и фишинговых доменов. Сейчас мы расширяем сотрудничество, добавляя в общую базу угроз данные о мошенниках и их жертвах, — комментирует Сергей Хренов, директор по предотвращению мошенничества и потерь доходов ПАО «МегаФон». — Эта информация особенно актуальна для игроков финансового сектора, так как позволяет эффективно бороться с банковскими мошенниками. Мы фиксируем деятельность последних и передаем соответствующие данные аналитикам BI.ZONE».

«Актуальная информация — ключевой фактор успеха в борьбе с современными цифровыми угрозами, — рассказывает Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE. — Однако в одиночку ни одна финансовая организация не может позволить себе аккумулировать нужное количество данных для предотвращения кибератак. Это потребовало бы существенных затрат как на приобретение информации из разных источников, так и на содержание большой команды высококлассных экспертов в сфере кибербезопасности. Объединение усилий в сборе данных дает возможность ощутить максимальный эффект от использования информации о киберугрозах: надежная проактивная защита при существенной экономии ресурсов».

Платформа обмена данными о киберугрозах — совместный проект компании BI.ZONE и Ассоциации банков России — позволяет выстраивать проактивную защиту в финансовых организациях. Решение помогает противодействовать атакам злоумышленников благодаря коллаборации между участниками, тщательному отбору источников информации с учетом отраслевой и региональной специфик. Платформа открывает доступ к самым актуальным данным: ежедневно автоматически добавляются и обновляются десятки тысяч признаков, по которым распознают потенциальную угрозу (индикаторы компрометации). Источниками данных выступают все подключенные в рамках Ассоциации банков организации, а также технологические партнеры, среди которых ФинЦЕРТ Банка России, разработчики инструментов кибербезопасности, крупнейшие операторы связи, центр мониторинга и реагирования на инциденты BI.ZONE CERT и многие другие.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru