Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

РБК стало известно, что Альфа-банк готов заплатить 1 млн рублей за сведения, которые помогут поймать телефонных мошенников или найти их колл-центр. Всего на эти цели в банке пока выделили 5 млн, но охотно потратят и больше, если поступающая информация окажется полезной.

Для сбора данных о мошенничестве были созданы специальный сайт и отдельный почтовый ящик. Информацию можно передать анонимно до 30 апреля, контактные данные заявителей обещают не разглашать.

Вознаграждение будет выплачено переводом на счет в Альфа-банке, но лишь в том случае, если сведения окажутся достоверными и помогут разыскать мошенников.

«Участник сможет узнать о том, что его информация помогла поймать мошенника, когда мы свяжемся с ним и попросим пойти в полицию и дать показания для следствия», — пояснил журналистам представитель кредитно-финансовой организации.

Тинькофф Банк тоже рассматривает возможность ввести аналогичные поощрения для своих клиентов и даже дорабатывает свой определитель номера «КтоЗвонит», чтобы облегчить передачу сведений о телефонном мошенничестве.

В целом банкиры положительно оценили данную инициативу, но в то же время выразили сомнение, что подобное содействие правоохранительным органам окажется эффективным. Современные технические средства позволяют с легкостью подменять номера телефонов и совершать звонки анонимно, поэтому информация, переданная пострадавшими, скорее всего, не поможет выявить преступников. А сами злоумышленники вряд ли станут сдавать своих коллег за ₽1 млн — репутация дороже.

По данным Банка России, в 2020 году мошенники украли у россиян около 9 млрд рублей — в основном посредством использования телефонии. По другим оценкам, эти потери измеряются десятками млрд рублей. В рамках таких схем злоумышленник обычно звонит, представляясь сотрудником банка, и убеждает жертву раскрыть данные для доступа к счету либо перевести деньги на подставной счет.

Под эгидой МВД создана специальная база данных ИБД-Ф «Дистанционное мошенничество», в которую вносятся сведения о хищениях, но раскрываемость таких преступлений, как пишет репортер, ссылаясь на данные Генпрокуратуры, пока составляет менее 40%. Расследование подобных инцидентов, по мнению экспертов, должно проводиться в тесном взаимодействии с финансовыми организациями и операторами связи. Возможно, такое сотрудничество сможет обеспечить Центр по борьбе киберпреступлениями и телефонным мошенничеством, над созданием которого работает Минцифры.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников, прокомментировал новую инициативу, направленную на борьбу с мошенниками:

«Телефонные мошенники сейчас очень активны и могут стать еще активнее, если у них будет получаться выходить "сухими из воды". Такие инициативы крупных компаний и банков, обладающих финансовым и административным ресурсом, конечно важны. В то же время каждый из нас может внести свой вклад в борьбу с мошенниками – записывайте номер телефона, с которого вам звонит злоумышленник, и передавайте эту информацию на горячие линии по борьбе с мошенниками. Если есть возможность, запишите на аудио разговор со злоумышленниками. Максимальный репост новостей о мошенничестве также поможет значительно уменьшить количество обманутых».

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