Российские силовики хотят иметь доступ к базам данных банкиров и связистов

Российские силовики хотят иметь доступ к базам данных банкиров и связистов

Российские силовики хотят иметь доступ к базам данных банкиров и связистов

МВД России и Генпрокуратура изучают возможность предоставить силовикам доступ к базам данных банков и операторов связи. Анализ совокупной информации в реальном времени, по мнению правоохранителей, позволит повысить раскрываемость киберпреступлений и ускорить реагирование вовлеченных сторон на такие инциденты.

Как выяснил «Интерфакс», данная инициатива также предполагает запуск нового программного комплекса — федеральной платформы, содержащей сведения о совершенных преступлениях в сфере ИТ. Идея объединить базы данных банковских учреждений и операторов связи с банком данных МВД давно не дает покоя ведомству: активность киберпреступников растет, и выявлять их становится все труднее.

В интервью информагентству замминистра внутренних дел Сергей Лебедев отметил, что борьба с преступлениями, совершенным с использованием информационно-телекоммуникационных технологий (ИТТ), является одной из приоритетных задач возглавляемого им Следственного департамента. Перенос правоохраны в киберпространство требует новых методов работы, в частности, анализа больших объемов данных и совершенствования механизмов информационного обмена с банками и операторами связи.

«В современных реалиях противодействие киберпреступности требует внесения изменений в федеральное законодательство, позволяющих правоохранительным органам в лице специализированных подразделений получать информацию в режиме реального времени из баз данных банковских учреждений и операторов связи», — заявил замглавы МВД.

Оперативное получение и анализ потенциально полезных сведений, по словам Лебедева, позволят быстрее реагировать на ИТТ-преступления, выявлять виновников, инициировать блокировку их счетов, принимать меры по возмещению ущерба пострадавшим. Банки и операторы связи тоже выиграют от такого сотрудничества: они смогут проводить системную работу по профилактике и пресечению уголовно наказуемых деяний.

В ходе интервью представитель МВД также рассказал о результатах работы органов предварительного следствия в прошлом году. Число уголовных дел, направленных прокурору, возросло на 3,4% в сравнении с 2020 годом, количество раскрытых преступлений в сфере финансов увеличилось на 12%. Также выявлено около 90 тыс. лиц, совершивших дистанционные хищения — этот показатель возрос на 32%.

В частности, в декабре Следственный департамент МВД РФ возбудил уголовное дело в отношении хакеров, стоявших за REvil. В ходе расследования, по уточненным данным, произведено восемь арестов и 26 обысков, у подозреваемых изъято более 300 млн рублей, 950 тыс. долларов США, свыше 1 млн евро и флешка-кошелек, в котором оказалось 19,9 биткоина. Арестованным инкриминируют совершение преступлений, предусмотренных ч. 2 ст. 187 УК РФ (неправомерный оборот средств платежей в составе ОПГ, до семи лет лишения свободы со штрафом до 1 млн руб.).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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