Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

В России набирает популярность телефонное мошенничество с использованием программ-роботов для первичного обзвона. По мнению экспертов, автоматизация этого процесса позволяет злоумышленникам сократить затраты на массовое проведение атак и повысить процент успеха.

Ранее мошенники сами звонили потенциальным жертвам, представляясь сотрудниками службы безопасности банка, и сообщали, к примеру, о подозрительной операции по счету или системном сбое. Под этим предлогом они пытались выманить у пользователя полные данные карты, код CVV или CVC, разовый код из SMS или пароль от банковского приложения.

Мошеннические кол-центры зачастую работали из тюрем; украденная таким образом информация передавалась на волю для вывода денег со счетов доверчивых клиентов банков. Теперь, как выяснил «Ъ», первоначальный, ковровый обзвон проводит программа-робот, которая сообщает адресату о мнимой проблеме и диктует телефонный номер для получения более подробной информации. По этому номеру отвечает уже сам мошенник — якобы  представитель банка, которому для исправления ситуации непременно нужны конфиденциальные данные.

В настоящее время автоматизация обзвона, по словам экспертов, позволяет мошенникам ежедневно осуществлять сотни звонков, притом многие из них достигают цели. Степень доверия к телефонным роботам у россиян заметно выше: единственная неприятность, которую они привыкли ждать от автоответчиков — спам-реклама. Проблемы же с банковским счетом могут любого встревожить и заставить забыть о бдительности.

Кроме того, использование роботов в мошеннических схемах, как пишет репортер, делает атаки дешевле: создание простейшей программы автодозвона можно поручить разработчикам голосовой платформы, и они сделают это бесплатно. В таком случае злоумышленник будет тратиться лишь на звонки, стоимость которых у операторов различна.

Чтобы не стать жертвой мошенников, следует всегда уточнять полученную информацию, обратившись в банк по телефону, который указан на его сайте или карте. Можно также поставить на телефон спецзащиту, способную определять номера спамеров и мошенников.

Блокировка подозрительной активности на стороне оператора возможна лишь в том случае, если в стране разрешат использовать анализаторы, способные проверять содержимое первых секунд разговора на наличие слов-триггеров («служба безопасности», «банк», «транзакция»). Зарубежный кол-центр мошенников обезвредить еще труднее: здесь придется подключать правоохранительные органы, у которых есть связи с иностранными коллегами.

CodeScoring запустила собственное хранилище программных артефактов Save

Компания CodeScoring представила собственное хранилище артефактов CodeScoring.Save. Решение предназначено для хранения и распространения пакетов, библиотек, контейнерных образов и других компонентов, используемых в разработке ПО.

Save ориентировано на корпоративный сегмент и компании любого масштаба, которым необходим предсказуемый и отказоустойчивый репозиторий артефактов.

Об этом Anti-Malware рассказал руководитель разработки продуктов CodeScoring Дмитрий Ключников на конференции CodeScoring Masters. По его словам, разработка Save велась на языке Go с прицелом на современные Kubernetes-среды и стандарты безопасной разработки.

«Мы привлекли к тестированию доверенных партнёров и заказчиков, готовых проверять решение на практике с самых ранних этапов. Их регулярная обратная связь помогает нам калибровать архитектуру и функциональность Save под реальные рыночные требования», — рассказал Дмитрий Ключников.

Хранилище артефактов используется разработчиками как централизованная точка для получения, хранения и распространения компонентов ПО. В эту категорию входят, например, Sonatype Nexus Repository, JFrog Artifactory и Harbor. При этом Save поставляется с готовым инструментом автоматической миграции с открытых репозиториев.

CodeScoring.Save рассчитано одновременно на размещение собственных артефактов и работу с внешними репозиториями через прокси. В продукте заявлена поддержка Maven, npm, NuGet, PyPI, Go Modules, Docker/OCI, DEB, RPM и RAW-файлов.

Save разработано на Go, разворачивается в Kubernetes и поставляется через Helm. В систему встроены ролевая модель, отдельные аккаунты для автоматизированных систем, аудит систем, аудит действий пользователей и API. Вычислительная часть приложения отделена от слоя хранения, что позволяет масштабировать их независимо.

Одной из особенностей нового продукта разработчики называют встроенную работу с безопасностью артефактов. Безопасность заложена в архитектурную основу продукта: интеграция с CodeScoring.OSA позволяет проверять компоненты с использованием данных платформы CodeScoring. Таким образом, базовую информацию о найденных проблемах можно будет получать непосредственно в хранилище.

При этом CodeScoring не собирается привязывать новое хранилище к покупке основной платформы.

«Это абсолютно отделяемое решение. Оно может продаваться вместе с CodeScoring, а может продаваться отдельно», — подчеркнул Дмитрий Ключников.

Продукт поставляется как самостоятельное локальное решение для развёртывания в инфраструктуре заказчика. Ключевые корпоративные возможности включены в базовую функциональность продукта. Запуск собственного репозитория усиливает возможности всей платформы безопасной разработки CodeScoring.

Сейчас OSA Proxy и Save решают разные задачи. OSA Proxy проверяет пакеты и манифесты, которые разработчики получают из внешних репозиториев, по заданным политикам безопасности. Save отвечает прежде всего за хранение и распространение самих артефактов.

Тесная интеграция с модулем OSA обеспечивает соблюдение политик безопасности и блокировку опасных компонентов непосредственно на уровне репозитория.

«Интеграция модулей позволит выстроить бесшовный контроль: Save становится единой доверенной точкой входа, предотвращая попадание вредоносных пакетов в контур разработки», — рассказал Ключников.

По его словам, наличие собственного хранилища позволяет разработчикам CodeScoring не зависеть от набора данных и возможностей интеграции, которые предоставляют сторонние системы управления репозиториями.

Ещё одним направлением развития продукта станет работа с моделями искусственного интеллекта как с отдельным типом артефактов.

На первом этапе речь идёт о хранении и распространении моделей. Среди экосистем, поддержку которых рассматривают разработчики, Дмитрий Ключников назвал Hugging Face.

«В первую очередь мы рассматриваем базовый функционал — именно хранение и дистрибуцию моделей», — пояснил он.

Более сложные возможности, в том числе инфраструктура для обучения моделей, пока находятся на стадии изучения спроса.

CodeScoring также планирует сертифицировать Save с учётом российских требований безопасной разработки.

Параллельно разработчики ориентируются и на зарубежные практики, связанные с подтверждением происхождения и целостности программных артефактов.

Таким образом, после запуска Save линейка CodeScoring выйдет за пределы анализа и проверки сторонних компонентов: компания добавляет собственную инфраструктуру для их хранения и распространения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru