Телефонные мошенники украли 15 млн рублей у известного врача-психиатра

Телефонные мошенники украли 15 млн рублей у известного врача-психиатра

Телефонные мошенники украли 15 млн рублей у известного врача-психиатра

Руководитель отдела терапии психических и поведенческих расстройств НИИ им. Сербского Алла Аведисова стала жертвой телефонного мошенничества. Специалиста по психиатрической экспертизе не смутило странное предложение снять все денежные средства и отдать их «представителям банка».

Звонивший аферист отрекомендовался сотрудником Росбанка и поведал Аведисовой, что на ее имя пытались оформить кредит на 1 млн рублей. Чтобы избежать потерь, женщине предложили обналичить все сбережения и передать их «в надежные руки».

После звонка профессор сняла со своих счетов около 75 тыс. долларов, более 135 тыс. евро и 25 тыс. рублей. Большую часть этих средств она передала наличными незнакомцу, остальное выслала мошенникам переводом.

Однако они этим не удовлетворились и оформили на имя жертвы кредит в размере 1 млн рублей. В итоге суммарный ущерб от их действий составил более 14,6 млн рублей.

По данным «Тинькофф», с мошенническими звонками сталкивались девять из десяти россиян. В период с января по апрель 2021 года число таких случаев возросло на 170%. Радует, что граждане стали значительно реже вестись на уловки телефонных мошенников: доля успешных звонков сократилась от 22,5% до 13%.

Производя обзвон, злоумышленник чаще всего представляется сотрудником службы безопасности кредитно-финансовой организации или просто говорит, что звонит из банка, в котором у адресата открыт счет. Последнее время наблюдается также рост числа звонков от имени блюстителей правопорядка или регулятора сферы финансов — Банка России.

Напомним, жертвы мошенничества теперь могут сообщить о происшествии и получить помощь на сайте мошеловка.рф.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru