Сотрудница Hale & Hearty воровала данные кредитных карт

Сотрудница Hale & Hearty воровала данные кредитных карт

Сотрудница нью-йоркской компании Hale & Hearty, специализирующейся на доставке быстрого питания, копировала данные кредитных карт клиентов с помощью скиммера. Устройство она получила от своего друга, который, по данным полиции, возглавлял преступную группу из 11 человек, сообщает портал nbcnewyork.com.

Специалисты отмечают, что только за одну смену девушка успевала копировать данные 20 кредитных карт. Затем эти данные попадали к другим членам группы, которые изготавливали поддельные кредитки, покупали драгоценности, дизайнерскую одежду и электронику. Только на развлечения и отдых сотрудница Hale & Hearty и ее друг потратили более 200 тыс. долл. США, передает infowatch.ru.

Описанный способ мошенничества с кредитными картами был крайне популярен несколько лет назад. В настоящее время серьезные преступники предпочитают удаленно взламывать базы данных, содержащие сведения о кредитных картах. Либо централизованно внедряют вредоносные программы на устройства считывания карт – POS-терминалы, как это было в случае с атакой на Target.

Менее «продвинутые» преступники, впрочем, действуют по старинке. Портал databreaches.net сообщает о сотруднице McDonalds, которая также копировала данные кредитных карт клиентов с помощью скиммера. Этот способ «подработки» девушке предложил ее знакомый по социальной сети. По сведениям правоохранителей, «знакомый» целенаправленно искал в интернете девушек, работающих в ресторанах, чтобы получить доступ к платежным данным. Вычислить таинственного «знакомого» удалось сравнительно легко. В его аккаунте соцсети Instagram полиция нашла фотографию диплома, где было указано полное имя незадачливого мошенника.

Комментирует Сергей Хайрук, аналитик компании InfoWatch: «Несмотря на высокий риск разоблачения, хищение данных платежных карт работниками магазинов, кафе, ресторанов сохраняет популярность. Преступников привлекает простота, с которой они получают доступ к платежным данным, и кажущаяся безнаказанность. Кроме того, культура работы с платежными данными в сфере обслуживания остается довольно низкой, что неоднократно отмечалось в исследованиях нашего Аналитического центра».

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru