ИИ-модель Сбербанка предотвратила мошеннические переводы на 850 млн руб.

ИИ-модель Сбербанка предотвратила мошеннические переводы на 850 млн руб.

ИИ-модель Сбербанка предотвратила мошеннические переводы на 850 млн руб.

Станислав Кузнецов, заместитель председателя правления Сбербанка, рассказал об успехах крупнейшей кредитной организации страны по части борьбы с кибермошенничеством и помощи клиентам, пострадавшим от псевдоброкеров.

В частности, как отметил Кузнецов, специалисты Сбербанка разработали специальную ИИ-модель и алгоритмы, позволяющие мониторить возможные мошеннические операции.

Уже известно об успехах системы банка, которыми зампред правления поделился с общественностью. Например, кредитной организации удалось остановить переводы на сумму более 850 миллионов рублей.

Помимо этого, система Сбербанка предотвратила выдачу более 600 кредитов для «инвестирования» на общую сумму 190 миллионов рублей. Именно эти деньги, по словам Кузнецова, клиенты банка хотели отдать мошенникам.

Также кредитная организация старается бороться с социальной инженерией, повышая финансовую грамотность клиентов и приучая их к цифровой гигиене.

«Сбербанк проводит обучающие вебинары и другие мероприятия. В социальных сетях мы размещаем соответствующие посты», — подчеркнул Кузнецов.

В целом, как отметил зампред правления, благодаря политике Сбербанка объём мошенничества «псевдоброкеров» сократился почти на 80% ко второму кварталу 2020 года.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru