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.

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

Staffcop Enterprise интегрировали с SIEM-системой KUMA

ИБ-компания «Атом Безопасность» завершила работы по интеграции Staffcop Enterprise с Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA). Пользователи обеих систем теперь смогут при желании повысить эффективность защиты корпоративных данных.

Интеграция возможна при наличии Staffcop 5.4 или новее и KUMA не ниже 3.0. Нормализатор для событий Staffcop Enterprise уже доступен в репозитории KUMA.

«В условиях постоянно меняющегося ландшафта киберугроз важен комплексный подход к безопасности, — заявила Евгения Лагутина, руководитель группы Kaspersky по сопровождению проектов внедрения систем мониторинга ИБ и SOC-сервисам. — Чем больше информации о действиях злоумышленника в инфраструктуре доступно организациям, тем эффективнее они смогут им противостоять. Интеграция Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform и Staffcop Enterprise позволит обогатить картину безопасности данными из дополнительного источника, быстрее и точнее выявлять угрозы, в том числе сложные и ранее неизвестные».

Ей вторит Даниил Бориславский, директор «Атом Безопасность» по продукту Staffcop:

«Интеграция обеспечивает повышение скорости реагирования на инциденты за счет централизованного мониторинга, более полную картину событий благодаря объединению данных из различных источников, повышение эффективности работы ИБ-отделов за счет автоматизации процессов анализа и корреляции инцидентов, а также комплексную защиту ИТ-инфраструктуры организаций».

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