Мошенники разместили фишинговую страницу PayPal на правительственных сайтах

Мошенники разместили фишинговую страницу PayPal на правительственных сайтах

 Неизвестные мошенники разместили фишинговую страницу Paypal на одном из сайтов, принадлежащих правительству КНР. Поддельная страница входа в систему Paypal размещается на сайте hxxp://www.121.gov.cn по адресу "hxxp://www.121.gov.cn/app/p/index.html". 

 

После того, как ничего не подозревающая жертва киберпреступников вводила свои учетные данные на вышеупомянутой странице, ее перенаправляли на другую страницу, где просили сообщить фамилию, имя, данные кредитной карты, а также другую конфиденциальную информацию. После этого, жертву просили сообщить трехзначный код безопасности, пароль, а также контрольный вопрос для восстановления пароля. Получив все необходимые данные, жертву перенаправляли на страницу с надписью следующего содержания: "Your information has been sent successfully. For your security, you will be automatically logged out.Thank you for using PayPal", а затем на легитимный сайт PayPal.

Следует отметить, что подобная фишинговая страница была также обнаружена на сайте, принадлежащем властям штата Минас-Джерайс, что на востоке Бразилии. Страница находилась по адресу: "hxxx://www.camaramontesanto.mg.gov.br".

По данным сервиса PhishTank, злоумышленники разместили фишинговую страницу на вышеуказанных сайтах в мае этого года. На сайте 121.gov.cn она появилась 8 мая, а на camaramontesanto.mg.gov.br – 23 мая 2013 года.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru