Аладдин Р.Д, Group-IB выпустили совместное решение для защиты систем ДБО

Аладдин Р.Д, Group-IB выпустили совместное решение для защиты систем ДБО

Компании "Аладдин Р.Д.", ведущий российский разработчик и поставщик решений для обеспечения информационной безопасности, и Group-IB, международная компания, специализирующаяся на предотвращении кибератак, объявляют о выходе совместного решения "JC-WebClient & Secure Bank", созданного для выявления угроз, невидимых для традиционных антифрод-систем.

Основными задачами решения являются минимизация сомнительных операций в системах дистанционного банковского обслуживания (ДБО), а также помощь финансовым организациям в соблюдении требований и рекомендаций ЦБ по противодействию хищениям денежных средств.

"JC-WebClient & Secure Bank" состоит из приложения для строгой аутентификации и усиленной квалифицированной электронной подписи JC-WebClient от "Аладдин Р.Д." и Group-IB Secure Bank - системы проактивного предотвращения онлайн-мошенничества на всех устройствах пользователя, с которых он осуществляет коммуникации с банком.

В отличие от классических антифрод-решений, Secure Bank выявляет и останавливает подозрительную активность в мобильном банковском приложении или системе интернет-банкинга задолго до осуществления мошенничества, выявляя попытки воспользоваться украденными учётными данными или воспроизвести действия легитимного пользователя. Secure Bank "видит" любые отклонения от типичной операции за счёт анализа технических параметров устройства ("цифрового отпечатка") и поведения пользователя, позволяющего создать "цифровой портрет" легитимного клиента банка, учитывающий такие параметры как движения мышкой, скорость печати, положение телефона в руке, усилие и пятно нажатия на тачскрин, характеристики "свайпов" и многое другое.

Приложение JC-WebClient устанавливается на ПК пользователя и собирает данные об устройстве, в то время как Group-IB Secure Bank работает на стороне банка и идентифицирует устройства клиентов банка в онлайн- и мобильном каналах, анализирует поведение пользователей и выявляет наличие веб-инъекций, вредоносного ПО и несанкционированного доступа на смартфонах, планшетах, ПК, позволяя предотвратить попытки онлайн-мошенничества с учётом полученной информации от JC-WebClient.

При входе пользователя в систему ДБО JC-WebClient инициирует загрузку модуля Group-IB Secure Bank, который собирает данные о самом устройстве, с которого осуществляется доступ, о поведении пользователя, а также индикаторы компрометации и данные из JC-WebClient. Всё это отправляется в серверную инфраструктуру Group-IB Secure Bank для анализа в режиме реального времени и формирования вердикта о безопасности устройства и типичности проводимой операции.

"JC-WebClient & Secure Bank" позволяет включить вердикт в платёжный документ в момент совершения подписи, что даёт возможность антифрод-системе банка принять решение по выполнению платёжного поручения на основе дополнительной информации об индикаторах мошеннической активности, содержащейся в составе УКЭП платёжного документа. Также решение позволяет вести доказательную базу по каждой операции, которая может быть использована в расследовании инцидентов и разрешении конфликтных ситуаций, а значит снизить риски как для пользователей ДБО, так и для самих банков.

Решение помогает банкам соответствовать 167-ФЗ от 27 июня 2018 года ("О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части противодействия хищению денежных средств"), методическим рекомендациям Банка России от 21 июля 2017 года № 18-МР ("О подходах к управлению кредитными организациями риском легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путём, и финансирования терроризма", пп. 2-3) и стандарту Банка России СТО БР ИББС-1.3-2016 ("Обеспечение информационной безопасности организаций банковской системы Российской Федерации", пп. 6.3.1 частично).

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

Исследователи в области кибербезопасности показали, как алгоритм машинного обучения может угадать ПИН-код банковской карты, даже если жертва закрывает рукой панель ввода. Узнать заветные четыре цифры получилось в 41% попыток.

Этот вектор атаки предполагает, что злоумышленникам сначала придётся создать точную копию атакуемого банкомата. Это важно, поскольку алгоритм будет учитывать расстояние между кнопками.

После этого преступники должны пустить в ход машинное обучение и научить алгоритм распознавать нажатия клавиш. Тренироваться можно по видеозаписям, на которых реальные клиенты банков вводят свои коды.

 

В рамках эксперимента специалисты собрали (PDF) 5800 видеозаписей, на которых 58 разных граждан вводили ПИН-коды от своих банковских карт. Параллельно Xeon E5-2670 с 128 ГБ оперативной памяти и три Tesla K20m с 5 ГБ оперативной памяти запускали ИИ-модель.

Используя три попытки ввода, что предусматривает каждый банкомат, исследователи смогли распознать 4-значный ПИН-код в 41% случаев. Само собой, расположение камеры играло ключевую роль в вычислении кодов, поскольку надо было учитывать как праворуких пользователей, так и левшей.

Если камера могла записывать аудио, модель экспертов также отмечала звучание каждой клавиши, что повышало шансы успешно угадать ПИН-код.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru