Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

Little Snitch пришёл на Linux на фоне нового интереса к контролю трафика

Знаменитый сетевой инструмент Little Snitch, который много лет ассоциировался только с macOS, теперь добрался и до Linux. Разработчик объясняет это шаг тем, что в мире, где всё больше спорят о доверии к софту, обновлениям и контролю над устройствами, идея открытой и менее централизованной платформы начинает выглядеть для многих заметно привлекательнее.

На этом фоне он решил попробовать пожить с Linux как с основной системой и быстро упёрся в знакомую проблему: без Little Snitch там не хватает удобной, наглядной прозрачности по сетевой активности приложений.

По сути, Little Snitch для Linux делает то, за что его любят на macOS: показывает, какие процессы выходят в Сеть, и позволяет это оперативно ограничивать. Но технически новая версия устроена уже по-другому.

 

Инструмент использует eBPF для работы на уровне ядра, написан на Rust, а интерфейс выполнен в виде веб-приложения. Такой подход позволяет, например, наблюдать за удалённым Linux-сервером с другого устройства, не городя отдельную тяжёлую схему управления.

При этом разработчик отдельно подчёркивает, что это не «абсолютный щит» от всего на свете, а скорее инструмент видимости и контроля.

Часть проекта уже открыта: разработчик вынес в open source, в частности, eBPF-компонент и интерфейс. А вот бэкенд, который отвечает за правила и анализ соединений, пока остаётся закрытым. Это, судя по описанию, сознательное решение: именно там сосредоточена значительная часть накопленной за годы логики Little Snitch.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru