Новые алгоритмы сканирования Gmail ловят 99,9% вредоносных вложений

Новые алгоритмы сканирования Gmail ловят 99,9% вредоносных вложений

Google оснастил сервис электронной почты Gmail усовершенствованными возможностями сканирования. По словам поискового гиганта, этот шаг помог существенно увеличить общий процент детектирования вредоносных документов.

Специалисты Google утверждают, что существующие модели машинного обучения вкупе с другими защитными мерами помогают заблокировать «более 99,9% киберугроз, пытающихся пробраться в ящики пользователей Gmail».

При этом уточняется, что сканер сервиса электронной почты покрывает огромные объёмы, обрабатывая более 300 миллиардов вложений каждую неделю.

Около 63% от общего числа обнаруженных вредоносных документов меняются каждый день, поэтому Google решил внедрить сканеры нового поколения, которые помогут повысить процент детектирования злонамеренных вложений с помощью глубокого обучения.

«С конца 2019 года работа новых сканеров помогла повысить на 10% число ежедневно детектируемых документов Office, содержащих вредоносные скрипты», — заявили сотрудники Google.

В особенности сканеры зарекомендовали себя в случае обнаружения «взрывных» атак (DDoS с высокой частотой) — детектирование увеличилось на 150%.

Как объяснил Google, в Gmail используется модель глубокого обучения, известная как TensorFlow, ему в помощь работает кастомный анализатор документа для каждого типа файлов. Их задача — парсить документы, искать типичные признаки вредоносных составляющих, извлекать макросы, деобфусцировать контент и так далее.

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

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Авторы сложных сценариев отъема денег у юрлиц стали использовать ИИ, чтобы ускорить сбор данных о намеченных жертвах. В RTM Group зафиксировали сотни случаев хорошо подготовленных атак на малый и средний бизнес.

Сама мошенническая схема выглядит, как BEC-атака, только вместо имейл используются мессенджер (в данном случае Telegram) и телефонная связь. Применение ИИ, по оценке экспертов, позволило повысить эффективность обмана на 40%; при этом преступный доход ОПГ средней величины (10 участников) может ежедневно составлять от 1 млн до нескольких десятков млн рублей.

В ходе подготовки злоумышленники, вооружившись ИИ, собирают информацию из слитых в Сеть баз. Найдя совпадения по месту работы и совместным счетам, они разбивают мишени на пары: владелец – управляющий компании, гендиректор – его зам, директор – главбух и т. п.

Затем в Telegram создаются поддельные аккаунты лидеров каждой пары, и боты начинают слать сообщения от их имени, вовлекая подчиненных в диалог. В качестве темы обычно используются непорядочность знакомых / клиентов либо мифическая проверка со стороны правоохраны (к примеру, ФСБ).

Сообщения бота могут содержать фамилии реальных представителей госорганов, скриншоты специально составленных документов. После такой обработки следует звонок персоны, упоминавшейся в ходе беседы.

Лжеревизор начинает задавать вопросы о случаях мошенничества, долгах, неких платежах, пытаясь определить финансовую проблему, которую можно использовать как предлог для выманивания денег переводом на левый счет.

«Основной рекомендацией по минимизации рисков является постоянное внимание к деталям в ходе виртуального общения с партнерами по бизнесу и сотрудниками, особенно когда речь идет о проблемах с законом, переводах финансовых средств, проверках компетентных органов, — заявили эксперты «Известиям». — Также специалисты RTM Group рекомендуют не выкладывать в публичный доступ прямые контакты руководителей компаний и департаментов».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь 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