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

Avanpost представила систему DAG для контроля доступа к данным

Сотрудник давно сменил должность, а доступ к старым папкам остался. Рядом лежат выгрузки персональных данных и инструкция с паролями — корпоративная классика, которую никто не любит. Avanpost представила DAG — решение для контроля доступа к неструктурированным данным на файловых серверах, в облаках и корпоративных базах знаний.

Основные возможности продукта компания описывает в официальной документации.

По словам разработчика, система обнаруживает конфиденциальную информацию по содержимому файлов, показывает фактические права пользователей и выявляет нарушения политик безопасности. Задача — выяснить, кто действительно может открыть конфиденциальные документы, даже если утверждённые регламенты рисуют куда более благополучную картину.

Найти лишние права — половина дела. В DAG встроен движок бизнес-процессов: он позволяет направить запрос владельцу данных, собрать согласования, поставить задачу ИТ-службе и проконтролировать исполнение.

После корректировок повторное сканирование проверяет, что доступ действительно закрыт. Галочка в заявке сама по себе доказательством не считается.

Далее система отслеживает изменения прав и объектов, передаёт сведения о нарушениях в SIEM и SOAR и может запускать внутренние сценарии реагирования.

DAG работает самостоятельно или в связке с IDM. Интеграция позволяет учитывать должность и кадровый статус сотрудника, инициируя пересмотр доступа при переводе или увольнении.

Вендор представил две версии: для крупных корпораций с акцентом на высокие нагрузки и для среднего бизнеса — с упором на простоту интеграции. Заказчикам предлагают пилот на действующей инфраструктуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru