В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

Ученые из Санкт-Петербурга настроили нейросеть на борьбу с мошенничеством в интернете. Она способна отличать подозрительные транзакции от безопасных и отсеивать мошенников, уверяют разработчики.

О новой модели ИИ в кибербезопасности ТАСС рассказали в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (СПбПУ). Речь о модели графовой нейросети (графы — структуры данных, представляющие собой сети с парными связями внутри).

При обучении нейросети дополнительно учитывалась идентификационная информация: номер банковской карты, данные об отправителе и получателе, тип “пластика”, характеристики устройства, с помощью которого была совершена транзакция, и другое.

“Во время экспериментальных испытаний модель показала свой высокий потенциал", — говорится в сообщении ученых.

Особенность новой модели в том, что она уделяет внимание определенным закономерностям, по которым можно распознать противоправные действия, добавляют разработчики.

"Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма транзакций за день составляла 1 тыс, рублей, после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 тыс. рублей, вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет", — приводит в пример пресс-служба Политеха слова доктора технических наук, профессора Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Дарьи Лавровой.

Создатели новой модели нейросети уверены, что их разработку уже сейчас можно использовать на первой линии защиты от интернет-мошенничества.

Но технические методы все равно не способны полностью защитить от обмана, так как самое уязвимое звено — не компьютер, а человек, заключают ученые.

Добавим, накануне в “Лаборатории Касперского” рассказали о проверке ChatGPT на умение распознавать фишинговые ссылки. Выяснилось, что нейросеть знает признаки риска, хорошо определяет атакуемые организации, но склонна видеть опасность там, где ее нет.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru