Часть клиентов RU-CENTER подверглась фишинговой атаке

Часть клиентов RU-CENTER подверглась фишинговой атаке

Российский регистратор доменов RU-CENTER сообщил, что некоторые его клиенты столкнулись с фишинговой атакой с использованием писем, замаскированных под служебные уведомления RU-CENTER.

По форме и содержанию такие сообщения схожи с реальными уведомлениями (тема и структура письма, отправитель, оформление, текст и т.п.), но ссылки в них ведут на сайты мошенников, копирующих страницу авторизации RU-CENTER.

Таким образом злоумышленники собирают логины и пароли, чтобы получить доступ к управлению хостингом и доменами. С момента получения первых сигналов об инциденте применяются дополнительные этапы контроля при операциях с услугами клиентов. Чтобы не стать жертвой мошенников, представители RU-CENTER рекомендуют после перехода по ссылке из письма проверить адресную строку (там должен быть адрес nic.ru); а также убедиться, что адресная строка «зеленая» (сертификат JSC "RU-CENTER"), передает uinc.ru.

Если вы считаете, что могли стать жертвой атаки, необходимо незамедлительно поменять пароль, в том числе и на других сервисах, где использовалась подобная комбинация. При возникновении сложностей рекомендуется обращаться в службу поддержки. Также рекомендуется пересылать подозрительные письма по адресу "support@nic.ru", что, по мнению регистратора, поможет в идентификации злоумышленников.

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