SMS-спаммеры ищут номера телефонов жертв с помощью специальной программы

SMS-спаммеры ищут номера телефонов жертв с помощью специальной программы

 За последние несколько лет SMS-спам стал серьезной проблемой, но мало кто из жертв когда-либо задаётся вопросом, как спаммеры получают номера телефонов, на которые посылают сообщения? По данным специалистов компании Webroot, зачастую для сбора базы номеров мобильных телефонов своих жертв мошенники используют специальную программу, которая позволяет им осуществлять поиск мобильных номеров предполагаемых жертв в общедоступном сегменте сети Интернет.

Сообщается, что на днях вышла новая версия известной программы для поиска номеров мобильных телефонов. Новая версия программы позволяет пользователям не только находить номера телефонов, но также определять имя владельца номера, название оператора мобильной связи, дату и страну происхождения.

Данная программа предназначена для поиска номеров, предоставляемых мобильными операторами России и Украины, но подобные приложения, скорее всего, используются киберпреступниками по всему миру.

Чтобы защитить собственный номер мобильного телефона от таких инструментов, эксперты советуют не оставлять номера телефонов на сайтах, не обеспечивающих их защиту от программ автоматического сбора контактной информации.

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