როგორ ეხმარება გადახდის საფრთხეების ანალიტიკა ბანკებს თაღლითობასთან უფრო სწრაფად ბრძოლაში

• თაღლითები იყენებენ მოწინავე ტაქტიკას, როგორიცაა deepfakes, ინფოსტალერები და AI— ით ორიენტირებული ბოტები თავიანთი თავდასხმების სიჩქარისა და მასშტაბ  
• გადახდის საფრთხის დაზვერვას შეუძლია აჩვენოს თაღლითობის ადრეული მაჩვენებლები, რაც თაღლითობის გუნდებს საშუალებას აძლევს გან 
• როდესაც თაღლითობისა და კიბერუსაფრთხოების გუნდები პროაქტიურად იზიარებენ საფრთხის დაზვერვის მონაცემებს, მათ შეუძლიათ 

დღევანდელი თაღლითები უფრო სწრაფი, უფრო აღჭურვილი და უფრო დაკავშირებულია. ისინი იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს და ავტომატიზაციას ელვის სიჩქარით დაუცველობის გამოყენებისთვის.

ამჟამინდელ კლიმატში მონაცემთა დარღვევიდან მონეტიზაციამდე გადასვლა ხშირად ერთ დღეზე ნაკლებია. 3-დან თითქმის 2 (65%) კომპრომისირებული სერთიფიკატი ჩამოთვლილია გასაყიდად მოპარვიდან 24 საათზე ნაკლები დროს. 

წინააღმდეგ ბრძოლა მოითხოვს თაღლითობის და კიბერუსაფრთხოების გუნდ მაგრამ დროული საფრთხის დაზვერვის გარეშე, ისინი ხშირად ერთი ნაბიჯით უკან არიან სინამდვილეში, გ ლობალური ლიდერების მხოლოდ 36% აღმოაჩენს თაღლითობის ნიმუშებს იმ პერიოდში, სანამ არ მიიღებენ ეს შემაშფოთებელი შეფერხებაა, მით უმეტეს, რომ ორგანიზაციებს საშუალოდ 241 დღე სჭირდებათ დარღვევის იდენ ტიფიცირებასა და შეკავებას 

ხარვეზის დასაღწევად და გადახდის თაღლითობის გამოვლენისა და პრევენციის დასაჩქარებლად თაღლითობის გუნდებს სჭირდებათ წვდომა გადახდის საფრთხის დაზვერვაზე 

თაღლითები იყენებენ ავტომატიზაციასა და ახალ ციფრულ ინსტრუმენტებს კიბერ დარღვევიდან ფინანსურ თაღლითობამდე ეს ტაქტიკა საშუალებას აძლევს მათ ავტომატიზირონ, ადაპტირონ და მასშტაბონ კიბერშეტევები უპრეცედენტო

კიბერკრიმინალები ახლა განათავსებენ ხელოვნური ინტელექტის აგენტებს, რომლებსაც შეუძლიათ რეალურ დროში 

მაგალითად, თაღლითები ხშირად იყენებენ ავტომატიზირებულ ბოტებს მოპარული მომხმარებლის სახელების და პაროლების შესამოწმებლად მრავალ საიტზე მაგრამ სულ უფრო მეტად, თავდამსხმელები ექსპერიმენტებს ატარებენ ხელოვნური ინსტრუმენტებით, რომლებსაც შეუძლიათ უფრო პერსპექტიული საკრედიტაციო კომბინაციების ან სა 

ტრადიციულ ავტომატურ ბოტებთან შედარებით, რომლებიც ასრულებენ მარტივ, განმეორებელ მოქმედებებს, ავტონომიური ისინი წარმოადგენენ კიბერ საფრთხეების შემდეგ საზღვარს: ადაპტაციურ, უწყვეტ და სულ უფრო რთულად დაცვას. 

გასაკვირი არ არის, რომ CISO-ების 80% ახლა ამბობს, რომ AI— ით მომუშავებული კიბერშეტევები მათი მთავარი ამ ევოლუციით, თაღლითობის ეფექტური პრევენცია დამოკიდებულია ადრეული თავდასხმის ინდიკატორების იდენტიფიცირებაზე კიბერუსა

Infostealers არის მავნე პროგრამები, რომლებიც შექმნილია სისტემებში შემოხვრისა და მგრძნობიარე პირადი იდენტიფიცირებადი ინფორმაციის (PII ისინი აძლიერებენ გადახდის თაღლითობის სქემებს სერთიფიკატების ქურდობის ავტომატიზაციით, რაც ეხმარება თავდამსხმელებს დიდი მოცულობის მონაცემების

ინფოსტალერები ასევე იაფი და ფართოდ ხელმისაწვდომია. სამოყვარულო კრიმინალებს შეუძლიათ შეიძინონ მზა მავნე პროგრამების ინსტრუმენტების ნაკრები ონლაინ კიბერდანაშაულების როგორც სერვისის

ინფოსტალერების მეშვეობით PII-ის მოსაპოვების შემდეგ, თაღლითებს შეუძლიათ გამოიყენონ მონაცემები ანგარიშის აღებისა და პირადობის თაღლითობის დასაწყებად, ან შეუძლიათ მისი გაყიდვა ბნელ ვებ ბაზარებზე. PII ელემენტები მნიშვნელოვნად განსხვავდება, სოციალური დაცვის ნომრებიდან დაწყებული ერთი შეხედვით უმნიშვნელო პერსონალურ დეტალებამდე, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას გადამოწმების გვერდის ავლით. მხოლოდ 2024 წელს მოპარულ ბარათის მონაცემებთან ერთად გასაყიდად შესთავაზეს 4 მილიონი დედის ქალიშვილი სახელი ანგარიშის აღდგენის კითხვებში გავრცელების გამო

გენერაციული ხელოვნური ინტელექცია აჩქარებს პირადობის თაღლითობას, რადგან დამნაშავეებისთვის უფრო სწრაფად და გაადვილებს მასშტ

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, დამნაშავეებს შეუძლიათ სწრაფად შექმნან ღრმა ფაქები, რომლებიც მიბაძნებენ რეალური ადამიანის სახეს ან ხმას, რაც მათ საშუალებას აძლევს თავს აცილონ პირადობის ანალოგიურად, სინთეზური იდენტობები - რომლებიც აერთიანებს რეალურ ელემენტებს, როგორიცაა სოციალური დაცვის ნომერი ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ სახელთან ან თავსატეხთან - სულ უფრო ხშირად გამოიყენება ლეგიტიმური განმცხადებლების განსახიერებისთვის ისეთ პროცესებში, როგორიცაა საკრედიტო ბარათის განაცხადები ან ახალი ანგარიშის გახსნა.

მოპარული პირების სიმრავლით, რომელიც ახლა ინტერნეტში გავრცელდება, კიბერდამნაშავეებს მარტივად შეუძლიათ შეკრებონ თაღლითური ციფრული პერსონ ფინანს ური ინსტიტუტების თითქმის ნახევარი (46%) აცხადებს ღრმა ყალბით დაკავშირებული თაღლითობის მცდელობების ზრდას, რაც მიუთითებს იმაზე, რომ ეს თავდასხმები განვითარებადი

გადახდების სპეციფიკური საფრთხის დაზვერვა თაღლითობის გუნდებს აძლევს ხილვას პოტენცი რადგან თაღლითები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს და სხვა მოწინავე ინსტრუმენტებს თავიანთი თავდასხმების სიჩქარისა და მასშტაბის გასაზრდელად, ეს მონაცემები საშუალებას აძლევს გუნდებს 

კიბერუსაფრთხოებისა და თაღლითობის გუნდებს შორის სილოები კვლავ ხელს უშლის კოორდინირებულ გადა სინამდვილე ში, გლობალური ფინანსური ინსტიტუტების ოთხიდან 3 აღმასრულებელი ამბობს, რომ მათ აქვთ კიბერ საფრთხის დაზვერვების გადაწყვეტა, მაგრამ არ აქვთ ინტეგრაციის  

გადახდის საფრთხის დაზვერვა ხურავს ამ განყოფილებას კიბერუსაფრთხოების მონაცემების პრაქტიკულ შეხედულებად გადათარგმნით, რომელთა თაღ 

გადახდის სპეციფიკური საფრთხის დაზვერ ვა აერთიანებს კიბერუსაფრთხოების და თაღლითობის მონაცემებს საერთო კონტექსტში, რაც თაღლითობის როდესაც გუნდები იზიარებენ ერთსა და იმავე სათამაშო წიგნს, მათ შეუძლიათ შეიმუშაონ საერთო რეაგირების გეგმები და სინქრონულად უპასუხონ ახალი საფრთხეების წარმოქმნას.

მაგალითად, ინტეგრირებული შეხედულებები დაეხმარება თაღლითობის გუნდებს იმის გაგებაში, თუ როგორ შეიძლება კიბერ მოვლენამ გამოიწვიოს თუ დაზვერვამ აჩვენებს, რომ დამნაშავეები მოპარული ბარათების ნომრებს მცირე ტესტირების გზით (ბარათის ტესტირება) ადასტურებენ, თაღლითობის გუნდს შეუძლია 

იმის ნაცვლად, რომ რეაგირება მოახდინონ დადასტურებულ თაღლითობაზე, გუნდებს ახლა შეუძლიათ წინ წასულიყვნენ. გადახდის საფრთხის დაზვერვა გთავაზობთ ადრეულ გამაფრთხილებელ სიგნალებს, რომლებიც შესაძლებლობას

Mastercard Threat Intelligence-ით (MTI), ეს ინტერვენციები ჩაშენებულია. მაგალითად, როდესაც MTI აღმოაჩენს ბარათის ტესტირებას, მას შეუძლია გააფრთხილოს ბარათის გამცემი და უარი თქვას ტესტირების ტრანზაქციებზე, მაშინაც კი, სანამ ეს ბარათები გამოყენებული იქნება მაღალი ღირებულების ტრანზაქციისთვის, რომელიც შეიძლება მონიშნოს თაღლითობის ტრადიციულმა სისტემებმა.

ამ ხილვადობით, თაღლითობის გუნდებს შეუძლიათ გადავიდნენ მხოლოდ დადასტურებული ინციდენტების განხილვიდან საფრთხეების პროგნოზირებაზე და თავდაცვის დაგეგმვაზე, რაც ხელს უწყობს დანაკარგების თავიდან აცილებას.

​​​რადგან კიბერმოქმედი თაღლითობა სწრაფდება, თაღლითობისა და კიბერუსაფრთხოების გუნდ გადახდების სპეციფიკური საფრთხის დაზვერვა არის წინსვლის გზა, რომელიც ხელს უწყ ობს სილოების აღმო ფხვრას და ერთიან ძალისხმევას თაღლითობის

Mastercard Threat Intelligence— ის საშუალებით გუნდებს შეუძლიათ წინ დარჩნენ გადახდის თაღლითობის მ შექმნილი შეხედულებები განვითარებადი რისკების შესახებ, ავტომატიზირებული გამოვლენა და სახელით რეაგირება მხარს უჭერს უფრო სწრაფ, უფრო პროაქტიულ და კოორ

გსურთ გააუმჯობესოთ თქვენი თაღლითობის პრევ ​​შეიტყვეთ როგორ დაგეხმარებათ Mastercard Threat Intel