Мобильный банк пугает большинство россиян

Мобильный банк пугает большинство россиян

Мобильный банк пугает большинство россиян

Пользоваться интернет-банкингом рискованно и опасно. Так считают 60% граждан России, принявших участие в весеннем опросе социологов. Доверяют финансовым услугам онлайн только 6% респондентов.

Результаты мартовского исследования на тему интернет-банкинга опубликованы на сайте исследовательского центра НАФИ. В опросе приняли участие 1600 россиян старше 18 лет.

Согласно результатам, 41% опрошенных видит значительный риск в использовании интернет-банкинга, а каждый пятый (18%) считает, что этими технологиями пользоваться опасно.

28% допускают незначительные риски при использовании мобильного банка или проведении операций через личный кабинет. Только 6% уверены, что это полностью безопасно.

Интересно, что меньше всего доверия к цифровым финансовым услугам у молодых людей — почти треть (28%) представителей молодежи считают, что очень опасно использовать такие технологии. 

Среди пользователей старше 45 лет таковых 13%.

Высказывать мнение о безопасности интернет-банкинга больше расположены россияне с высшим образованием — 41%.

При этом цифровые банковские сервисы за последние пять лет стали популярнее: доля пользователей мобильного банка увеличилась вдвое (с 34% в 2018-ом до 70% в этом году).

Число россиян, совершавших операции с помощью интернет-банкинга выросло с 2018 года в 2,5 раза — до 43% в 2023-ом.

Из других показателей:

  • личным кабинетом банка немного, но чаще пользуются мужчины (47% против 40% среди женщин);
  • половина пользователей официально трудоустроена (48%);
  • мобильный банк популярнее у жителей крупных городов (73%), россиян от 35 до 44 лет (80%) и респондентов с высшим образованием (79%).

“Опасения по использованию онлайн-банкинга и онлайн-оплат абсолютно иррациональны”, — комментирует статистику главный специалист отдела комплексных систем защиты информации компании Газинформсервис” Дмитрий Овчинников.

По его мнению, страхи связаны с тем, что клиент не может потрогать деньги руками. Перевод происходит без его участия — он не видит, что происходит внутри банковской системы.

Передача бумажных денег из рук в руки создает иллюзию, что ситуация управляема. Однако это не совсем так, объясняет эксперт. Еще недавно оплата наличными могла закончиться фальшивками, воровством или рваными купюрами.

Благодаря развитию банковской сферы и платежам через интернет, все эти виды мошенничеств ушли в прошлое, напоминает Овчинников.

При этом специалисты рекомендуют соблюдать свод правил безопасных онлайн-платежей:

  1. Не пользоваться чужими устройствами при оплате и переводе.
  2. Гаджет должен быть защищен антивирусом и содержать “свежие” обновления. Нет пиратскому софту и подозрительным файлам из интернета.
  3. Платить всегда только через официального клиента или веб-сайт банка. Не переходить по сомнительным ссылкам от продавца.
  4. Лучше не оплачивать товар прямым переводом, без чека. В крайнем случае — уточнять назначение платежа.
  5. Не делиться платежной информацией и кодами из уведомлений.
  6. Использовать для онлайн-покупок виртуальную карту с небольшим количеством денег на счету.
  7. Тщательно проверять реквизиты при переводе.

Кроме того, если клиент по ошибке получил перевод от третьих лиц, не нужно возвращать деньги напрямую, советуют эксперты. Лучше обратиться в банк для отмены операции.

Добавим, по свежим данным Банка России, типичная жертва финансовых мошенников — не пенсионер, как принято считать, а работающий мужчина 25-44 лет, со средним заработком и банковскими онлайн-сервисами в телефоне.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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