В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

Фаззи Лоджик Лабс обновила систему Smart Fraud Detection до версии 3.5. Обновления включают в себя дополнительные параметры транзакции для СБП, функции для удобства работы пользователя и технические разработки в модуле правил и оценке поведенческих профилей.

Для соблюдений требований НСПК для Системы Быстрых Платежей в систему Smart Fraud Detection добавлены параметры транзакции для передачи суммы и валюты комиссии. Параметры теперь доступны в интерфейсе для использования в правилах и других рассчитываемых параметрах.

Для удобства работы пользователей разработчики изменили дизайн графических форм интерфейса. Также добавили шаблоны примечаний для использования в инцидентах, правилах и списках и разработали новый справочник по добавлению-удалению атрибутов в списках в карточке инцидентов.

По запросам пользователей разработаны новые функциональные возможности автоматического формирования существующих и новых отчетных форм (Отчеты по расписанию) с последующей отправкой их по электронной почте или сохранением на сетевом ресурсе.

В систему добавлены новые отчетные формы:

  • Контроль выполнения ночных заданий – статистические данные о выполнении ночных заданий и калибровки данных.
  • Время обработки транзакций – данные о времени обработки транзакций.

В версии 3.5 системы Smart Fraud Detection представлена новая функция Динамические объекты расчета. Эта функция позволяет работать с собственными настраиваемыми объектами хранения. Динамические объекты используются при расчете дополнительных параметров в соответствии с собственными алгоритмами для подробного анализа поведенческих профилей.

Для функции Генератор правил в системе добавлена возможность создания новых запросов на генерацию путем копирования существующих.

Компания Фаззи Лоджик Лабс с 2016 года занимается разработкой, внедрением и технической поддержкой программного обеспечения (система Smart Fraud Detection) для противодействия мошенническим транзакциям в различных каналах обслуживания клиентов. Компания реализует комплексные проекты для разных отраслей экономики: от финансового сектора до предприятий розничной торговли.

Внутренние ссылки: Динамические объекты расчета, Генератор правил, Обновление системы до версии 3.4.

В дарквебе формируется экономика вокруг продажи устаревших данных из утечек

В теневом интернете сформировалась и продолжает развиваться отдельная экономика, связанная с продажей данных из утечек прошлых лет. Такие массивы по-прежнему приносят прибыль, а анализ подобных угроз для компаний, допустивших компрометацию данных ранее, становится значительно сложнее. К таким выводам пришли исследователи Positive Technologies.

Как выяснилось, злоумышленники успешно продают базы данных, украденные месяцы и даже годы назад.

Монетизации таких массивов, как отмечают исследователи, способствуют громкие заголовки и то, что покупатели далеко не всегда проверяют, действительно ли предлагаемые данные уникальны и недоступны в открытом доступе.

Известны случаи, когда продавцам удавалось сбывать даже те данные, которые уже были опубликованы. Не исключено, что в таких ситуациях покупатели рассчитывают получить более полную версию массива по сравнению с той, что ранее появилась в открытом доступе.

«На рынке всегда найдутся те, кто готов продавать публичные данные под видом эксклюзивных, и те, кто готов их покупать, не проверяя источники», — говорится в обзоре.

В качестве примера в исследовании приведён запрос на базу данных МФО «Займер», датированный 2026 годом. При этом сама компрометация компании произошла ещё в 2024 году. Тогда сообщалось, что в распоряжении злоумышленников могли оказаться данные 16 млн человек.

При этом, как подчёркивают в Positive Technologies, многие сведения из старых утечек по-прежнему сохраняют актуальность. Это касается в том числе паролей и другой чувствительной информации.

На этом рынке возникают и конфликты между самими участниками. Так, в отчёте приводится пример, когда один из пользователей форума опубликовал более сотни сообщений о якобы «новых» утечках. После того как другой продавец указал на несостыковки, первый в ответ выложил в открытый доступ его личную информацию и также обвинил его в продаже уже публичных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru