Мошенники в Telegram выдают себя за гендиректоров российских компаний

Мошенники в Telegram выдают себя за гендиректоров российских компаний

Мошенники в Telegram выдают себя за гендиректоров российских компаний

Крупный российский бизнес и государственные организации стали новой мишенью онлайн-мошенников, которые теперь пытаются выдавать себя за генеральных директоров крупных отечественных компаний.

О новой операции киберпреступников, где основной упор сделан на методы социальной инженерии, рассказали специалисты компании BI.ZONE. Атакующие выбирают компанию и связываются с сотрудниками с помощью фейковых аккаунтов в Telegram.

Чтобы ввести целевого работника в заблуждение, злоумышленники указывают в учётной записи Ф. И. О. руководителей, а также устанавливают их фотографии в качестве аватара.

Дополнительной убедительности придаёт обращение к сотруднику по имени и отчеству. Представляясь генеральными директором, мошенник предупреждает служащего о том, что ему скоро поступит звонок от представителей Министерства промышленности и торговли России.

Отдельно злоумышленник просит никому не сообщать о предстоящей беседе, но после неё требует отчитаться, как всё прошло.

Далее сотруднику действительно поступает звонок с незнакомого номера, а в ходе разговора у него выуживают конфиденциальную информацию. Более того, наивную жертву могут заставить совершить ряд финансовых операций.

В BI.ZONE порекомендовали не доверять звонкам с незнакомых номеров, даже если на том конце представляются именем известного вам человека. В таких разговорах никогда не стоит разглашать закрытые данные.

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