ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

Центр рассмотрения жалоб на киберпреступления (IC3), входящий в состав ФБР, опубликовал отчёт «2019 Internet Crime Report», в котором приводятся интересные данные относительно потерь от преступлений в цифровом пространстве.

Согласно представленной информации, киберпреступления привели к общим потерям физических лиц и компаний на сумму $3,5 миллиарда. Об этом говорят 467 361 жалоб, полученных IC3 за прошлый год.

По словам представителей, центр получил 4 884 231 с мая 2000 года. В среднем за год приходило около 340 тыс. сообщений, а в день — 1200. По подсчётам экспертов, с 2015 по 2019 год потери от преступлений в киберпространстве составили $10,2 миллиарда.

«Чаще всего физлица и бизнес жалуются на фишинг, мошенничество и вымогательство. К наибольшим потерям приводит взлом корпоративной почты (BEC)», — гласит отчёт IC3.

Глава IC3 Донна Грегори заявила, что в 2019 году злоумышленники сконцентрировались на развитии своей тактики, помогающей избежать детектирования.

«Киберпреступники настолько совершенствуют свой подход, что с каждым годом становится всё сложнее обнаружить их присутствие и отличить легитимное письмо от вредоносного», — подчеркнула Грегори.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru