Опубликован экспертный анализ уязвимости мобильных банковских приложений

Опубликован экспертный анализ уязвимости мобильных банковских приложений

Компания «Инфосистемы Джет» представила собственную аналитику по уязвимостям мобильных банковских приложений, действующих под управлением iOS, Android и Windows Phone: 98% исследованных приложений имеют уязвимости и более 40% из них обладают критичными уязвимостями.

Отчет основан на данных, полученных экспертами компании в ходе обследования 58 банковских приложений. Был проведен статический и динамический анализ исходного кода приложений. Эксперты компании «Инфосистемы Джет» оценили уровень безопасности межсетевого взаимодействия между мобильным приложением и web-сервисом и настройки защищенного соединения web-сервиса.

«При обследовании мы ориентировались на самые злободневные уязвимости, которым подвержены мобильные банковские приложения. В их числе атаки класса Man-In-The-Middle ("человек посередине") и целый ряд "дыр", позволяющих злоумышленникам совершать кражи конфиденциальных данных пользователей банковских систем различными способами», − поясняет Георгий Гарбузов, руководитель отдела консалтинга Центра информационной безопасности компании «Инфосистемы Джет».

 

 

Выявленные по результатам тестирования уязвимости проранжированы по степени их критичности, операционные системы оценены с точки зрения распределения между ними числа уязвимых приложений, составлен рейтинг обнаруженных уязвимостей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru