Деньги на ветер: почему ваш антифишинг не детектирует фишинговые сайты и как Data Science заставит его работать?
В последнее время фишинг является наиболее простым и популярным среди киберпреступников способом кражи денег или информации. За примерами далеко ходить не нужно. В прошлом году ведущие российские предприятия столкнулись с беспрецедентной по масштабу атакой — злоумышленники массово регистрировали фейковые ресурсы, точные копии сайтов производителей удобрений и нефтехимии, чтобы заключать контракты от их имени. Средний ущерб от такой атаки — от 1,5 млн рублей, не говоря уже про репутационный ущерб, который понесли компании. В этой статье мы поговорим о том, как эффективно детектировать фишинговые сайты с помощью анализа ресурсов (изображений CSS, JS и т.д.), а не HTML, и как специалист по Data Science может решить эти задачи. Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Объявлены победители международной премии Workspace Digital Awards-2024
- <Cookie> ctrl+c ctrl+v: автоматизируем прохождение авторизации в DAST
- Конкурс Рейтинг Рунета-2024 открыл приём сайтов и приложений
- Социально-этичный маркетинг: в чём суть и как внедрить концепцию?
- Ландшафт угроз информационной безопасности последних лет. Часть 2
- Реализация SHA256 и SHA512 на языке RUST
- Вспомнить за майские: 20 шагов для апгрейда информационной безопасности
- (Не) безопасный дайджест: открытый сервер, морская утечка и атака на цепочку поставок
- Неожиданности IPv6, или почему тупят Instagram и WhatsApp через прокси и VPN
- [Перевод] Бэкдор в основной версии xz/liblzma, ведущий к компрометации SSH-сервера