В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России запустили базу цифровых следов, которая поможет правоохранителям оперативно блокировать деятельность кибермошенников. О новом инструменте рассказал генпрокурор Александр Гуцан на заседании совета прокуроров стран СНГ. По его словам, база создана при участии Генпрокуратуры, Росфинмониторинга, МВД и Банка России.

В ней уже собраны данные более чем о 6 миллионах телефонных номеров, банковских реквизитов и веб-ресурсов, связанных с киберпреступной активностью.

Система позволяет выявлять серийных мошенников, останавливать работу кол-центров, замораживать их доходы и даже предотвращать новые преступления. Только за прошлый год в России зарегистрировали свыше 765 тысяч киберпреступлений, на долю которых приходится около 40% всех уголовных дел. Ущерб — сотни миллиардов рублей, и четверть этой суммы украдена у обычных граждан.

Как работает база

Эксперты, которых цитируют «Известия», объясняют: цифровые следы оставляют все — и законопослушные пользователи, и злоумышленники. Это могут быть IP-адреса, геолокация, голосовые данные, банковские операции или домены фишинговых сайтов.

«Главная цель новой базы — объединить эти разрозненные данные, — поясняет эксперт компании „Киберпротект“ Саркис Шмавонян. — Раньше каждый знал что-то своё: банки — о подозрительных счетах, операторы — о телефонных номерах, а правоохранители — о жалобах граждан. Теперь вся информация собирается в одном месте, и это позволяет быстро выявлять цепочки преступных действий».

По сути, база станет единым центром анализа кибермошенничества: она сможет связывать звонки, переводы и фишинговые сайты в одну схему.

Когда система фиксирует подозрительный номер или IP-адрес, она начинает внимательно отслеживать все связанные с ним действия. При совпадении нескольких тревожных признаков операция может быть автоматически заблокирована.

Как отмечают в ГК «Солар», в будущем к базе смогут подключаться банки, мессенджеры и операторы связи. Например, если система распознает голос мошенника, можно будет заблокировать его звонки или операции в реальном времени.

Возможные риски

Эксперты признают: ошибки исключить нельзя. Алгоритмы машинного обучения, которые будут использоваться в базе, могут иногда «путать» обычных людей с подозреваемыми. Поэтому важно обеспечить защиту самой системы и прозрачные правила исключения невиновных из реестра.

Тем не менее специалисты уверены, что создание такой базы — необходимый шаг. Подобные системы уже работают в других странах, где банки и ИТ-компании обмениваются данными о вредоносных активностях почти в реальном времени.

«Это мировой тренд, — говорит Саркис Шмавонян. — Только совместные усилия позволяют эффективно бороться с транснациональной киберпреступностью».

Напомним, на этой неделе мы сообщали, что в России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru