ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

Фонд электронных рубежей опубликовал новые документы о биометрической базе данных Next Generation Identification (NGI), которая разрабатывается по заказу ФБР и должна начать работу летом 2014 года. Документы получены в ходе судебного процесса против ФБР по поводу засекречивания информации об этом проекте.



В соответствии с документами, базу NGI уже в следующем году планируют расширить до 52 млн индивидуальных записей. В перспективе она может содержать биометрические данные на треть населения США. ФБР намерено получить часть информации из «гражданских источников», то есть для распознавания лиц людей, которые, возможно, никогда не совершали преступлений.

Фонд электронных рубежей предупреждает, что автоматическое распознавание лиц в таком масштабе представляет реальную угрозу для неприкосновенности частной жизни всех американцев, пишет habrahabr.ru

NGI создаётся на основе имеющейся базы с отпечатками пальцев 100 млн человек. Система следующего поколения использует для биометрической идентификации не только отпечатки, но и результаты сканирования радужной оболочки глаза, распознавание лиц и прочие методы. В ФБР биометрическая информация привязана к личному досье гражданина с указанием имени, домашнего адреса, номера водительского удостоверения, иммиграционного статуса, возраста, этнической принадлежности и т.д. Доступ к базе имеют другие федеральные агентства, а также около 18 000 региональных подразделений правоохранительных органов.

Документы показывают, что в 2012 году в NGI хранилось 13,6 млн изображений для автоматического распознавания лиц от 7 до 8 млн человек, в середине 2013 года размер БД вырос до 16 млн изображений, а новые документы показывают, что NGI способна добавлять до 55 000 новых изображений в день и обрабатывать десятки тысяч поисковых запросов в сутки.

По плану ФБР, в следующем году база для распознавания лиц может вырасти до 52 млн фотографий, из которых 46 млн «криминальных изображений», 4,3 млн «гражданских изображений» и около 1 млн изображений из неназываемых источников, в том числе из «новых репозиториев».

Сбор фотографий граждан уже начался: во многих организациях, которые требуют специального допуска, у людей берут не только отпечаток пальца, но и фотографируют. Информацию отправляют в ФБР.

«Раньше ФБР никогда не связывало криминальную и гражданскую базы данных отпечатков пальцев. Таким образом, любой поисковый запрос по первой БД не поступал во вторую, — пишет Фонд электронных рубежей. — С внедрением NGI всё изменится. Теперь каждой записи, уголовной или нет, будет присвоен универсальный контрольный номер (UCN), и каждый запрос будет запущен для всех записей в базе». Это означает, что даже гражданина без криминальной истории могут случайно распознать в качестве подозреваемого по любому уголовному делу. Независимые исследования показывают, что вероятность ложных срабатываний существенно возрастает при увеличении размера выборки, а с 52 млн фотографий выборка будет очень большой. 

Подрядчиком по внедрению NGI является компания MorphoTrust (бывшая L-1 Identity Solutions), которая разработала и поддерживает работу крупнейшей в мире системы распознавания лиц Госдепартамента США. Она содержит фотографии более 244 млн граждан преимущественно иностранных государств, которые когда-либо подавали заявления на американскую визу или паспорт.

Новая атака в Telegram использует официальную аутентификацию мессенджера

Эксперты зафиксировали новую и довольно изощрённую фишинговую кампанию в Telegram, которая уже активно используется против пользователей по всему миру. Главная особенность атаки в том, что злоумышленники не взламывают мессенджер и не подделывают его интерфейс, а аккуратно используют официальные механизмы аутентификации Telegram.

Как выяснили аналитики компании CYFIRMA, атакующие регистрируют собственные API-ключи Telegram (api_id и api_hash) и с их помощью инициируют реальные попытки входа через инфраструктуру самого мессенджера. Дальше всё зависит от того, как именно жертву заманят на фишинговую страницу.

Всего специалисты наткнулись на два подобных сценария. В первом случае пользователю показывают QR-код в стиле Telegram, якобы для входа в аккаунт. После сканирования кода в мобильном приложении запускается легитимная сессия, но уже на стороне злоумышленника.

Во втором варианте жертву просят вручную ввести номер телефона, одноразовый код или пароль двухфакторной защиты. Все эти данные тут же передаются в официальные API Telegram.

 

Ключевой момент атаки наступает позже. Telegram, как и положено, отправляет пользователю системное уведомление в приложении с просьбой подтвердить вход с нового устройства. И вот тут в дело вступает социальная инженерия. Фишинговый сайт заранее подсказывает, что это якобы «проверка безопасности» или «обязательная верификация», и убеждает нажать кнопку подтверждения.

В итоге пользователь сам нажимает «Это я» и официально разрешает доступ к своему аккаунту. Никакого взлома, обхода шифрования или эксплуатации уязвимостей не требуется: сессия выглядит полностью легитимной, потому что её одобрил владелец аккаунта.

По данным CYFIRMA, кампания хорошо организована и построена по модульному принципу. Бэкенд централизованный, а домены можно быстро менять, не затрагивая логику атаки. Такой подход усложняет обнаружение и блокировку инфраструктуры.

После захвата аккаунта злоумышленники, как правило, используют его для рассылки фишинговых ссылок контактам жертвы, что позволяет атаке быстро распространяться дальше — уже от лица доверенного пользователя.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru