Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention вошла в реестр отечественного ПО

Платформа BI.ZONE Fraud Prevention (BFP) официально зарегистрирована Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ в реестре отечественного ПО. Платформа позволяет в реальном времени выявлять мошеннические операции в онлайн-каналах платежей, предотвращать их, а также управлять соответствующими рисками и киберинцидентами.

В 2020 году в 90% случаев преступники используют для атак методы социальной инженерии — в результате обманутые люди сами сообщают свои персональные и платёжные данные злоумышленникам, а иногда собственноручно переводят деньги на их счет. Для усыпления бдительности жертв мошенники готовятся к атакам: предварительно собирают открытую персональную информацию в Интернете, а также приобретают украденные данные в «теневом» сегменте Сети — даркнете, включая отсканированные изображения паспортов, водительских удостоверений и других документов.

BFP помогает справиться и с такими атаками: платформа отслеживает все совершаемые операции клиентов банка и за доли секунды оценивает их с точки зрения потенциального риска. С помощью алгоритмов машинного обучения BFP с легкостью обнаруживает как уже известные случаи кибермошенничества, так и совершенно новые. При обнаружении подозрительной операции платформа может заблокировать или приостановить её выполнение для запроса дополнительного подтверждения со стороны клиента. Как правило, это телефонный звонок службы поддержки пользователей банка. По результатам разговора легитимные операции подтверждаются, мошеннические блокируются, а информация вносится в базу данных платформы.

Отслеживая финансовые операции клиентов банка и подключенных торговых точек, платформа BFP составляет их цифровые профили. Так, когда клиент банка совершает типичные для него действия, BFP может помочь отказаться от дополнительных требований безопасности — например, от использования второго фактора при проведении стандартного ежемесячного платежа мобильному оператору или оплате продуктов в магазине, куда клиент ходит каждый день. Это упрощает жизнь обычных пользователей, а также позволяет определить мошеннические действия на ранних стадиях — если пользователь ведет себя нетипично, то BFP сразу остановит транзакцию.

«После внесения нашей платформы в реестр Минкомсвязи мы сможем начать помогать еще большему количеству организаций и их клиентов — в том числе финансовым институтам, пользующимся государственной поддержкой и обязанным приобретать отечественное специализированное ПО, зарегистрированное в реестре. Мы уверены, что наш продукт продолжит приносить реальную практическую пользу миллионам людей», — прокомментировал Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE.

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