В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

Ученые из Санкт-Петербурга настроили нейросеть на борьбу с мошенничеством в интернете. Она способна отличать подозрительные транзакции от безопасных и отсеивать мошенников, уверяют разработчики.

О новой модели ИИ в кибербезопасности ТАСС рассказали в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (СПбПУ). Речь о модели графовой нейросети (графы — структуры данных, представляющие собой сети с парными связями внутри).

При обучении нейросети дополнительно учитывалась идентификационная информация: номер банковской карты, данные об отправителе и получателе, тип “пластика”, характеристики устройства, с помощью которого была совершена транзакция, и другое.

“Во время экспериментальных испытаний модель показала свой высокий потенциал", — говорится в сообщении ученых.

Особенность новой модели в том, что она уделяет внимание определенным закономерностям, по которым можно распознать противоправные действия, добавляют разработчики.

"Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма транзакций за день составляла 1 тыс, рублей, после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 тыс. рублей, вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет", — приводит в пример пресс-служба Политеха слова доктора технических наук, профессора Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Дарьи Лавровой.

Создатели новой модели нейросети уверены, что их разработку уже сейчас можно использовать на первой линии защиты от интернет-мошенничества.

Но технические методы все равно не способны полностью защитить от обмана, так как самое уязвимое звено — не компьютер, а человек, заключают ученые.

Добавим, накануне в “Лаборатории Касперского” рассказали о проверке ChatGPT на умение распознавать фишинговые ссылки. Выяснилось, что нейросеть знает признаки риска, хорошо определяет атакуемые организации, но склонна видеть опасность там, где ее нет.

Уязвимость в Linux-компоненте PackageKit позволяла получить root

В PackageKit обнаружили серьёзную уязвимость, из-за которой обычный пользователь Linux мог устанавливать пакеты с правами root без аутентификации. Проблема получила идентификатор CVE-2026-41651 и 8,1 балла по CVSS. Уязвимость назвали Pack2TheRoot.

Она связана с состоянием гонки (race condition) типа TOCTOU в обработке флагов транзакций. PackageKit мог проверять одни параметры, а выполнять операцию уже с другими, подменёнными атакующим.

В результате пользователь без высоких прав мог запустить установку произвольных RPM-пакетов от имени root. Это особенно опасно, поскольку вместе с пакетами могут выполняться скрипты установки, а значит, злоумышленник получает удобный путь к компрометации системы.

Проблему обнаружила Red Team компании Deutsche Telekom. По её данным, уязвимость подтверждена в PackageKit версий с 1.0.2 по 1.3.4, но, вероятно, существовала ещё с версии 0.8.1, выпущенной около 14 лет назад.

Среди затронутых систем исследователи называют Ubuntu Desktop и Server, Debian Desktop Trixie, RockyLinux Desktop, Fedora Desktop и Server. Также потенциально уязвимыми могут быть и серверы с установленным Cockpit, поскольку PackageKit является для него опциональной зависимостью. Это может касаться в том числе систем на базе Red Hat Enterprise Linux.

Технические детали исследователи пока раскрывать не стали: по их словам, уязвимость легко эксплуатируется и может за считаные секунды привести к получению root-доступа или другой форме компрометации системы.

При этом атака оставляет заметные следы. После успешной эксплуатации демон PackageKit падает из-за ошибки утверждения, а затем systemd перезапускает его при следующем обращении через D-Bus. Поэтому сбой можно увидеть в системных журналах.

Уязвимость исправили в PackageKit 1.3.5. Патчи также уже вошли в свежие обновления Debian, Ubuntu и Fedora.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru