Новая версия WEB ANTIFRAUD объединяет отдельные кампании в общую сеть

Новая версия WEB ANTIFRAUD объединяет отдельные кампании в общую сеть

Новая версия WEB ANTIFRAUD объединяет отдельные кампании в общую сеть

Компания Web Antifraud выпустила новую версию своей системы, предназначенной для противодействия кибермошенничеству (антифрод). Основным нововведением, по словам разработчиков, стало объединение отдельных кампаний (сайтов) в общую сеть.

Таким образом, если клиент будет искать связанные аккаунты, система WEB ANTIFRAUD найдёт все учётные записи, принадлежащие одному клиенту. Также в антифрод-систему добавили анализ соединения и получение его отпечатка, позволяющий лучше судить о доверенности среды, из которой заходит пользователь.

Появился и новый тип — события, представляющие собой менее точные и однозначные характеристики риска сессии, чем инциденты. События могут быть полезны при ручном анализе, поскольку позволяют лучше понять, что происходило в данной сессии.

«В системе появился контроль сессии, защищающий её от перехвата и переноса на другое устройство. Также мы добавили защиту от атак с повторением старых запросов (replay атаки)», — объясняют разработчики Web Antifraud.

В новой версии системы учитываются пользователи, у которых отключён JavaScript в браузере, либо которые активно противодействовали анализу их активности. В дополнение к отпечатку браузера появился отпечаток операционной системы, который позволяет объединять активность в разных браузерах на одной системе. Добавлены новые способы определения эмуляторов, как готовых (антидетектов), так и других модифицированных версий обычных браузеров. Добавлено определение приватного режима инкогнито в браузере.

Также было значительно улучшено составление отпечатка устройства, который стал более точным и при этом гибким. Обновлено определение использования прокси, активности роботов, в том числе на основе поведенческих методов. Улучшена оценка доверенности среды, оптимизирован сбор данных, улучшены связи между аккаунтами, повышена общая скорость работы системы.

Разработчики значительно обновили аналитическую панель. В ней появился поиск, комментарии к аккаунтам, подробная информация о пользователе, его сессиях, а также отчёты, данные для интеграции, удобное переключение между кампаниями клиента, обновлен функционал поиска связанных аккаунтов.

Чтобы получить доступ к демонстрационной версии системы WEB ANTIFRAUD, напишите разработчикам.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru