В App Store обнаружен мошеннический клон мобильного Сбербанка

В App Store обнаружен мошеннический клон мобильного Сбербанка

В App Store обнаружен мошеннический клон мобильного Сбербанка

В магазине приложений Apple для мобильных платформ объявилось очередное творение мошенников — «Сбер: Онлайн Банк». Российская кредитно-финансовая организация подтвердила, что это фейк.

Поддельная прога выполнена в стилистике Сбербанка и заимствует его логотип. В качестве разработчика указана Cao Tan Thang Steel company LTD. Рейтинг на странице App Store явно накручен, отзывы сплошь негативные.

После установки приложение предлагает оформить платную подписку для доступа к личному кабинету Сбербанка. К оплате принимаются только российские банковские карты, для оформления требуется указать имейл.

 

В телеграм-канале Сбера сегодня, 15 апреля, было опубликовано предупреждение о том, что данный софт — мошеннический. Те, кто хочет установить на iPhone финансовое приложение, могут сделать это в любом офисе банка.

Если фальшивка уже скачана, внесенную информацию нужно удалить, как и саму программу, а также сменить пароль на доступ к личному кабинету. Для блокировки скомпрометированных карт рекомендуется обращаться в техподдержку Сбера.

Мошенники далеко не первый раз пытаются ввести россиян в заблуждение, протаскивая поддельные приложения подсанкционных банков в официальные магазины Apple и Google. Так, недавно в App Store объявились новые имитации ВТБ и «Тинькофф Банка»; установка таких клонов грозит потерей данных.

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