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.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru