Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google приспосабливает модели машинного обучения для защиты Gmail от мошенников, киберпреступников и правительственных хакеров, эксплуатирующих тему пандемии новой коронавирусной инфекции COVID-19.

Многие специалисты в области кибербезопасности обращают внимание на возросшее количество фишинговых писем, в которых фигурирует тема COVID-19.

Сам Google, например, на прошлой неделе заблокировал 18 миллионов фишинговых писем с темой коронавирусной инфекции. Что касается COVID-спама, то здесь всё ещё хуже — каждый день интернет-гигант отсекает 240 млн таких сообщений.

Само собой, такая ситуация вынуждает корпорации вроде Microsoft и Google адаптировать защиту своих продуктов. Основная задача — уберечь пользователей от постоянно видоизменяющихся вредоносных писем, авторы которых стараются нажиться на непростой эпидемиологической ситуации в мире.

Аналитики Google отметили растущее число электронных писем, имитирующих уведомления от Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Как правило, мошенники пытаются заставить жертв перевести на их счёт средства или распространяют вредоносные программы.

На прошлой неделе команда Group-IB подсчитала, что 65% фишинговых писем с темой COVID-19 доставляют шпионские программы.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru