Сбер прогнозирует ущерб от киберпреступлений в 300 млрд руб.

Сбер прогнозирует ущерб от киберпреступлений в 300 млрд руб.

Сбер прогнозирует ущерб от киберпреступлений в 300 млрд руб.

Зампред правления Сбербанка Станислав Кузнецов, выступая на Восточном экономическом форуме (ВЭФ), спрогнозировал ущерб от киберпреступности в текущем году для российских граждан в 300 млрд рублей, что на 20% больше уровня 2023 г.

«Эксперты “Сбера“ сегодня говорят о том, что в прошлом году ущерб гражданам России на направлении киберпреступности мог достигнуть 250 млрд рублей».

«Это означает, что с учетом тренда и роста, который сегодня мы фиксируем вот по итогам первой половины, эта цифра может быть увеличена примерно на 20%», — отметил Станислав Кузнецов.

Эта оценка намного выше, чем данные МВД, которые привел на ВЭФ руководителя Следственного департамента МВД России Даниил Филиппов днем раннее.

Так, в 2023 г. ущерб от таких преступлений составил 156 млрд руб., а за 7 месяцев 2024 г. – 99 млрд руб.

Станислав Кузнецов также обратил внимание на колоссальный рост количества дипфейков:

«Еще не могу не сказать об одной цифре — это дипфейки. Дипфейки сегодня увеличились в 30 раз по итогам одного года. То есть с начала года до сегодняшнего дня мы фиксируем появление дипфейков, рост колоссальный, в 30 раз увеличилось это направление».

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

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

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