Smart Fraud Detection теперь борется с фродом в бонусных системах

Smart Fraud Detection теперь борется с фродом в бонусных системах

Smart Fraud Detection теперь борется с фродом в бонусных системах

Компания Фаззи Лоджик Лабс представила новую функцию антифрод системы Smart Fraud Detection для борьбы с мошенничеством в бонусных системах и с картами лояльности. Решение основано на сочетании метода правил, машинного обучения и работе с профилями объектов.

Правила настраиваются по маркированию подозрительной активности или известными шаблонам атак используя параметры конкретных действий клиента и/или сотрудника и анализ динамически рассчитываемых объектов. Методы машинного обучения позволяют эффективно выявлять аномалии в поведении клиентов и сотрудников организации, не требуя длительной настройки и поддержки, автоматически адаптируются к изменяющемся шаблонам атак злоумышленников.

Работа с динамическими профилями включает в себя объекты хранения для описания неограниченного количества элементов и и массивы максимального количества/заданной глубины данных. Это позволяет:

  • строить профили объектов: пользователь, пользовательское устройство, карта, геолокация события, сотрудник, магазин, вид покупки и т.п.;
  • отслеживать типичные и нетипичные параметры, наиболее важные и частые взаимодействия между объектами;
  • профилировать на основании операций с «движением баллов» и прочих событий (например, изменение персональных данных, регистрация мобильного приложения).

Для защиты программ лояльности крупных ритейлеров, банков, девелоперов, компания Фаззи Лоджик Лабс использует отработанные технологии для контроля внешнего и внутреннего мошенничества в финансовом секторе. Атаки на программы лояльности не менее разнообразны и изощренны, чем мошенничество в банковских системах. В них задействованы не только внешние «акторы», но и, во многих случаях, сами сотрудники организации.

Недавно мы писали, что разработчики добавили в Smart Fraud Detection дополнительные параметры транзакции.

Браузер OpenAI можно было заставить спамить контактам в WhatsApp

ИИ-браузеры обещали самостоятельно разбираться с рутиной, но исследователи Zenity выяснили: иногда они столь же самостоятельно начинают выполнять команды злоумышленников. Специалисты обнаружили около 20 уязвимостей в браузерах и расширениях от OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft и Perplexity.

Самый эффектный трюк провернули с OpenAI Atlas. Исследователи разместили на поддельной странице подписки скрытые инструкции на иврите.

Они убедили агента, что тот работает в песочнице с вымышленными пользователями, после чего Atlas открыл WhatsApp Web (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России) и начал рассылать сообщение контактам владельца аккаунта.

Получился зачаток цифрового червя: один заражённый пользователь зовёт остальных на ту же страницу.

Уязвимость находилась не в WhatsApp. Атакующие обманули сам ИИ-браузер, который смешал законную просьбу пользователя с командами сайта. В Zenity называют это столкновением намерений.

Затем исследователи отправили Atlas на Amazon. Агент добавил новый адрес доставки и положил планшет в корзину, но перед оплатой упёрся в защитные ограничения OpenAI. Казалось бы, приехали. Однако Atlas попросил совершить покупку встроенного помощника Rufus, и тот послушно оплатил товар, решив, что общается с владельцем аккаунта.

Другие найденные изъяны позволяли получать доступ к локальным устройствам, красть файлы, перехватывать управление менеджером паролей и выгружать историю браузера.

В OpenAI заявили, что получили отчёт Zenity в январе и уже усилили защиту Atlas. Сам браузер компания отключит 9 августа, а новые механизмы перенесёт в браузерные функции приложения ChatGPT.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru