Napad na Canvas LMS izložio podatke 275 milijuna studenata
Kibernetička sigurnost u obrazovnom sektoru ponovno je u fokusu nakon masovnog incidenta koji je pogodio Instructure, tvrtku koja stoji iza popularne platforme Canvas LMS.
Rast prijevara s digitalnom robom izravno je povezan s promjenom strukture online potrošnje i sve većim udjelom nematerijalnih proizvoda u e-trgovini. Digitalni sadržaji poput igara, pretplata, tokena i virtualnih dobara posebno su atraktivni prevarantima zbog trenutne isporuke i nemogućnosti fizičkog povrata.

Novo istraživanje tvrtke Juniper Research otkrilo je da vrijednost transakcija povezanih s prijevarama u segmentu digitalne robe nadmašuje prijevare s fizičkom robom, uz rast od 162 posto u odnosu na početnu vrijednost od 10,4 milijarde dolara u 2025. godini. Izvješće ističe korištenje sintetičkih identiteta, zloupotrebu promotivnih ponuda i tzv. friendly fraud kao ključne pokretače naglog porasta prijevara s digitalnom robom, pri čemu prevaranti koriste alate umjetne inteligencije kako bi djelovali u velikim razmjerima.
„Kupovina usmjerena na mobilne uređaje, gaming, streaming i aplikacije proširuju napadnu površinu za prevarante. Trenutačna isporuka ostavlja gotovo nula vremena za intervenciju, što znači da se tradicionalni alati za sprječavanje prijevara teško nose s otkrivanjem i blokiranjem prijevara prije same isporuke. Rast prijevara temeljenih na sintetičkim identitetima i napada popunjavanjem vjerodajnica omogućuje znatno sofisticiranije i visokorizične scenarije“, objasnio je Shane O’Sullivan, analitičar u Juniper Researchu.
Analiza Juniper Researcha pokazala je da najbrže rastući oblici napada proizlaze iz ponašanja koje naizgled djeluje legitimno: ovlašteni korisnički računi, važeće platne vjerodajnice i „čista“ povijest uređaja. Ovaj obrazac, potaknut kontinuiranim curenjem podataka o pristupnim podacima i AI-generiranim lažnim identitetima, stvara prijevare koje oponašaju stvarne korisnike, zbog čega ih sustavi tretiraju kao bezopasne sve do trenutka dovršetka isporuke. Izvješće stoga zaključuje da se sljedeća generacija obrane od prijevara pomiče s identifikacije „loših transakcija“ prema modeliranju namjere, odstupanja u ponašanju, kontekstualnog identiteta i prepoznavanja reputacijskih signala među različitim trgovcima uz primjenu naprednih AI modela.
„S obzirom na smanjeno vrijeme za reakciju, pružatelji rješenja za sprječavanje e-trgovinskih prijevara moraju prijeći na AI-temeljenu prevenciju u stvarnom vremenu. Ako ne uvedu proaktivne tehnike poput biometrije ponašanja, trgovci će se suočiti s naglim rastom rizika od prijevara, što će izravno narušiti profitabilnost“, zaključio je O’Sullivan.
Rast prijevara s digitalnom robom izravno je povezan s promjenom strukture online potrošnje i sve većim udjelom nematerijalnih proizvoda u e-trgovini. Digitalni sadržaji poput igara, pretplata, tokena i virtualnih dobara posebno su atraktivni prevarantima zbog trenutne isporuke i nemogućnosti fizičkog povrata. Tradicionalni modeli upravljanja rizikom, koji se oslanjaju na statična pravila i povijesne obrasce, sve teže prepoznaju sofisticirane oblike prijevara. Umjetna inteligencija pritom ima dvostruku ulogu jer je koriste i prevaranti i sustavi za obranu. Trgovci su sve češće prisiljeni ulagati u napredne analitičke sustave koji kombiniraju ponašajne podatke, kontekst transakcije i reputaciju korisnika. Poseban izazov predstavlja tzv. friendly fraud, gdje kupci osporavaju transakcije iako su robu stvarno primili. U sektoru gaminga i digitalnih pretplata taj problem dodatno opterećuje odnose s platnim institucijama. Dugoročno, neuspjeh u kontroli prijevara može dovesti do viših troškova obrade plaćanja i gubitka povjerenja korisnika. Regulatori također sve više obraćaju pozornost na zaštitu potrošača i sigurnost digitalnih tržišta. Očekuje se da će se u idućim godinama borba protiv prijevara temeljiti na kombinaciji tehnologije, suradnje među trgovcima i razmjene podataka. Tržište rješenja za sprječavanje prijevara time postaje jedan od najbrže rastućih segmenata u digitalnoj ekonomiji.