Банк России придумал, как упростить возврат денег жертвам мошенников

Банк России придумал, как упростить возврат денег жертвам мошенников

Банк России придумал, как упростить возврат денег жертвам мошенников

Банк России решил внести изменения в порядок возврата денежных средств, похищенных мошенниками у добропорядочных граждан. Для этого регулятор разработал специальный законопроект, задача которого — увеличить долю возврата украденных у россиян денег.

В частности, предлагается автоматически блокировать спорную сумму на счёте злоумышленников или их посредников, а судебную процедуру упростить настолько, чтобы не требовалось привлекать истца и ответчика.

Артем Сычёв, курирующий ФинЦЕРТа, в беседе с «Известиями» указал на последний обзор регулятора, согласно которому число мошеннических операций в 2020 году увеличилось на 34%.

Вот только получили свои средства обратно всего лишь 11,3% пострадавших граждан. При этом примечательно, что доля возврата была чуть выше в 2019 году — 14,6%. Банк России считает, что более 60% жертв сами сообщают мошенникам учётные данные, чему способствует применение социальной инженерии.

Ранее Владимир Путин поручил Центробанку подготовить к 1 июля дополнительные меры, которые защитят россиян от действий мошенников. В связи с этим регулятор намерен серьёзно изменить порядок возврата средств.

Таким образом, сразу после обращения пострадавшего гражданина кредитная организация должна заблокировать спорную сумму на счёте предполагаемого мошенника. Здесь особенно важна автоматическая блокировка, поскольку злоумышленники в 50% случаев снимают похищенные деньги в течение часа.

Что касается упрощённой судебной процедуры, регулятор рассчитывает, что она поможет быстрее возвращать украденные деньги. Артем Сычёв подчеркнул, что ЦБ только начал заниматься этим вопросом, поэтому весь порядок требует кардинальной переработки.

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