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.

В Android-версии МАКС нашли трекеры и отправку файлов на apptracer.ru

Исследователь, проанализировавший APK-файл российского мессенджера МАКС через декомпилятор JADX, заявил об обнаружении в коде целого набора механизмов для сбора телеметрии, аудита разрешений устройства и загрузки файлов на внешние серверы.

Среди самых обсуждаемых находок — интеграция SDK MyTracker. По словам автора исследования, в коде присутствуют функции, связанные с анализом установленных приложений на устройстве, настройками геолокации и антифрод-модулями.

Также упоминаются механизмы рефлексивной загрузки компонентов, которые теоретически позволяют активировать отдельные функции через серверную конфигурацию.

Отдельное внимание привлёк класс DailyAnalyticsWorker. Согласно опубликованному разбору, он ежедневно собирает информацию о статусе ключевых разрешений Android: доступа к контактам, камере, микрофону, геолокации, галерее, файловой системе и пуш-уведомлениям. Затем эти данные отправляются в аналитическую систему под тегом PERMISSION.

Ещё одна находка связана с компонентом SampleUploadWorker. В коде обнаружены обращения к домену sdk-api.apptracer.ru и механизмы двухэтапной загрузки файлов через API initUpload и upload. Исследователь утверждает, что система поддерживает передачу файлов вместе с дополнительными метаданными, которые могут задаваться сервером.

Кроме того, в APK нашли модуль DpsInitProvider, который запускается ещё до старта основного приложения через механизм ContentProvider. Автор исследования считает, что такое решение усложняет статический анализ и позволяет инициализировать дополнительные сервисы на раннем этапе запуска.

Также в отчёте упоминаются компоненты для фоновой загрузки вложений, обработки событий чатов и сообщений через EventBus, а также различные подсистемы логирования и аналитики.

При этом исследователь отдельно подчёркивает, что анализ проводился исключительно по публично доступному APK-файлу. Он не утверждает, что все обнаруженные возможности активно используются против пользователей прямо сейчас. Речь идёт о наличии соответствующей технической инфраструктуры в коде приложения, которая, по его мнению, может быть задействована при необходимости.

Разработчики МАКС на момент публикации не комментировали выводы исследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru