Банк России классифицировал дропов

Банк России классифицировал дропов

Банк России классифицировал дропов

Финансовый регулятор разделил дропперов (посредников, помогающих мошенникам выводить похищенные деньги) на три категории по выполняемым функциям — заливщиков, транзитников и обнальщиков, а также на две группы по степени осознания своей роли — разводных и неразводных.

Согласно аналитическим документам Банка России, оказавшимся в распоряжении «РИА Новости», всего в России насчитывается около 700 тысяч дропов.

Заливщики отвечают за внесение наличных средств, полученных от курьеров, на указанные заказчиками счета или карты. Транзитники получают деньги на свои карты и затем переводят их на другие счета по реквизитам, которые им предоставляет заказчик.

Самая сложная роль отводится обнальщикам. Их задача — получить деньги на карту и снять их в банкоматах. После этого они либо передают наличные следующим курьерам, либо самостоятельно перевозят деньги в другие регионы для продолжения цепочки вывода средств.

Банк России также выделил две категории дропперов по осознанию ими собственной роли в схеме. Неразводные сознательно участвуют в таких операциях, хотя часто не осознают, что занимаются противоправной деятельностью. Например, они сдают в аренду собственные счета и карты мошенникам.

Разводных дропов, наоборот, используют «в темную». Злоумышленники вовлекают таких людей случайным образом, например, под видом ошибочных переводов, или оформляют на их имена счета и карты с помощью персональных данных, полученных незаконным путем.

В декабре 2024 года Банк России анонсировал создание централизованной платформы, предназначенной для борьбы с деятельностью дропов.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru