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.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru