Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки России начинают использовать системы биометрического распознавания лиц, целью такого шага является обеспечение дополнительного слоя безопасности. Теперь в базу данных банков наряду с паспортными данными будет заноситься изображение клиента.

В процессе последующих обращений к этой системе идентификации она будет сравнивать биометрические данные клиента с информацией о мошенниках. Поворот головы, освещение, макияж или разрешение камеры не играют никакой роли.

Как уточнил директор по управлению рисками Почта-банка Святослав Емельянов, в прошлом году биометрическая система распознавания помогла предотвратить около 10 000 мошеннических сделок на сумму более 1,5 миллиарда руб.

Основная ставка делается на то, что система будет отклонять большую часть мошеннических заявок по поддельным паспортам. Также не забыли упомянуть и про риски — хранение такой чувствительной информации в базах банков сопряжено с определенным риском.

«Глаза и отпечатки пальцев — одни на всю жизнь, их невозможно заменить как скомпрометированный паспорт или банковскую карту. Так что внедрять биометрию могут лишь банки с высочайшим уровнем информационной безопасности и защиты», — цитирует kommersant.ru руководителя рабочей группы "Защита информации и безопасность инфраструктуры в платежных системах" НП НПС Александра Виноградова.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru