ЦБ: В 2019 году банки вернули клиентам 870 млн руб.

ЦБ: В 2019 году банки вернули клиентам 870 млн руб.

ЦБ: В 2019 году банки вернули клиентам 870 млн руб.

Артём Сычёв, первый заместитель директора департамента ИБ Банка России, представил очередной отчёт об операциях, совершённых без согласия клиентов. Помимо прочего, были озвучены новые данные по хищениям у клиентов банков за 2019 год.

Первая часть отчёта затронула информацию об операциях без согласия в отношении физических лиц.

«Здесь им имеем следующую картину: в 2019 году, к сожалению, злоумышленникам удалось похитить у клиентов кредитных организаций 5,7 миллиарда рублей. В абсолютных цифрах это составляет 572 тыс. операций», — комментирует Сычёв эту часть отчёта.

Это не очень большая цифра, если её оценивать в масштабах страны, пояснил Сычёв. Гораздо важнее, что в 70% случаев причиной кражи денег стала социальная инженерия — когда мошенник вынуждал пользователя самостоятельно сообщить данные платёжной карты, персональную информацию, коды подтверждения и так далее.

«В таких случаях вернуть деньги гражданина очень сложно — это определено законом. Объясню: эти действия укладываются в нарушение договора между банком и клиентом», — подчёркивает замдиректора ИБ-департамента Банка России.

В первый раз Центральный банк России опубликовал цифры, дающие понять, работает ли 9-я статья закона «О национальной платёжной системе», а именно — есть ли случаи возврата денежных средств.

По словам Сычёва, теперь можно говорить о том, что 9-я статья действительно работает — в 2019 году банки вернули 870 миллионов рублей. Таким образом, каждый седьмой похищенный рубль автоматом вернулся клиентам.

Также впервые ЦБ озвучил среднюю стоимость хищения. Она составила около 10 тысяч рублей. Это может свидетельствовать о том, что интерес злоумышленников сосредоточен прежде всего на масштабах, а не на конкретных лицах или счётах.

«Они работают по площадям, им важно заманить в свои сети как можно больше жертв. Именно поэтому мы считаем, что основным методом противодействия социальной инженерии являются разъяснительные работы среди россиян, повышение уровня осведомлённости по части финансовой грамотности», — резюмировал Сычёв.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru