Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention (BFP) официально зарегистрирована Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ в реестре отечественного ПО. Платформа позволяет в реальном времени выявлять мошеннические операции в онлайн-каналах платежей, предотвращать их, а также управлять соответствующими рисками и киберинцидентами.

В 2020 году в 90% случаев преступники используют для атак методы социальной инженерии — в результате обманутые люди сами сообщают свои персональные и платёжные данные злоумышленникам, а иногда собственноручно переводят деньги на их счет. Для усыпления бдительности жертв мошенники готовятся к атакам: предварительно собирают открытую персональную информацию в Интернете, а также приобретают украденные данные в «теневом» сегменте Сети — даркнете, включая отсканированные изображения паспортов, водительских удостоверений и других документов.

BFP помогает справиться и с такими атаками: платформа отслеживает все совершаемые операции клиентов банка и за доли секунды оценивает их с точки зрения потенциального риска. С помощью алгоритмов машинного обучения BFP с легкостью обнаруживает как уже известные случаи кибермошенничества, так и совершенно новые. При обнаружении подозрительной операции платформа может заблокировать или приостановить её выполнение для запроса дополнительного подтверждения со стороны клиента. Как правило, это телефонный звонок службы поддержки пользователей банка. По результатам разговора легитимные операции подтверждаются, мошеннические блокируются, а информация вносится в базу данных платформы.

Отслеживая финансовые операции клиентов банка и подключенных торговых точек, платформа BFP составляет их цифровые профили. Так, когда клиент банка совершает типичные для него действия, BFP может помочь отказаться от дополнительных требований безопасности — например, от использования второго фактора при проведении стандартного ежемесячного платежа мобильному оператору или оплате продуктов в магазине, куда клиент ходит каждый день. Это упрощает жизнь обычных пользователей, а также позволяет определить мошеннические действия на ранних стадиях — если пользователь ведет себя нетипично, то BFP сразу остановит транзакцию.

«После внесения нашей платформы в реестр Минкомсвязи мы сможем начать помогать еще большему количеству организаций и их клиентов — в том числе финансовым институтам, пользующимся государственной поддержкой и обязанным приобретать отечественное специализированное ПО, зарегистрированное в реестре. Мы уверены, что наш продукт продолжит приносить реальную практическую пользу миллионам людей», — прокомментировал Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru