В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

Фаззи Лоджик Лабс обновила систему Smart Fraud Detection до версии 3.5. Обновления включают в себя дополнительные параметры транзакции для СБП, функции для удобства работы пользователя и технические разработки в модуле правил и оценке поведенческих профилей.

Для соблюдений требований НСПК для Системы Быстрых Платежей в систему Smart Fraud Detection добавлены параметры транзакции для передачи суммы и валюты комиссии. Параметры теперь доступны в интерфейсе для использования в правилах и других рассчитываемых параметрах.

Для удобства работы пользователей разработчики изменили дизайн графических форм интерфейса. Также добавили шаблоны примечаний для использования в инцидентах, правилах и списках и разработали новый справочник по добавлению-удалению атрибутов в списках в карточке инцидентов.

По запросам пользователей разработаны новые функциональные возможности автоматического формирования существующих и новых отчетных форм (Отчеты по расписанию) с последующей отправкой их по электронной почте или сохранением на сетевом ресурсе.

В систему добавлены новые отчетные формы:

  • Контроль выполнения ночных заданий – статистические данные о выполнении ночных заданий и калибровки данных.
  • Время обработки транзакций – данные о времени обработки транзакций.

В версии 3.5 системы Smart Fraud Detection представлена новая функция Динамические объекты расчета. Эта функция позволяет работать с собственными настраиваемыми объектами хранения. Динамические объекты используются при расчете дополнительных параметров в соответствии с собственными алгоритмами для подробного анализа поведенческих профилей.

Для функции Генератор правил в системе добавлена возможность создания новых запросов на генерацию путем копирования существующих.

Компания Фаззи Лоджик Лабс с 2016 года занимается разработкой, внедрением и технической поддержкой программного обеспечения (система Smart Fraud Detection) для противодействия мошенническим транзакциям в различных каналах обслуживания клиентов. Компания реализует комплексные проекты для разных отраслей экономики: от финансового сектора до предприятий розничной торговли.

Внутренние ссылки: Динамические объекты расчета, Генератор правил, Обновление системы до версии 3.4.

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