США обвиняют двух украинцев в отмывании денег для киберпреступников

США обвиняют двух украинцев в отмывании денег для киберпреступников

США обвиняют двух украинцев в отмывании денег для киберпреступников

Двум гражданам Украины предъявили обвинения в отмывании и обналичивании денег для киберпреступников. В настоящее время подозреваемые экстрадированы в США, где будут содержаться под надзором ФБР.

39-летний Виктор Воронцов и 40-летняя Злата Мажук — оба являются гражданами Украины, однако были арестованы в Чехии. Апелляционный суд пятого округа США предъявил им обвинение в феврале 2020 года.

Согласно обвинительному заключению, Воронцов и Мажук участвовали в цепочке по обналичиванию и отмыванию денежных средств, которые предназначались для киберпреступников.

Если говорить точнее, подозреваемые предлагали специальные услуги хакерам, которым удалось проникнуть в банковские аккаунты с помощью украденных учётных данных. Воронцов и Мажук якобы перенаправляли похищенные деньги на свои аккаунты, выступая в качестве дропов (или денежных мулов).

Обвинители считают, что данная схема работала на протяжении всего 2017 года. Например, по данным оперативников, в октябре и ноябре 2017 года Воронцов и Мажук смогли отмыть для киберпреступников около $500 000.

Правоохранители задержали обвиняемых в Чехии, когда Мажук навещала Воронцова в месте его проживания. В суде подозреваемые заявили о своей невиновности и не признали вменяемых им незаконных действий.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru