Фишеры начали общаться со своими жертвами в чате

Фишеры начали общаться со своими жертвами в чате

Специалисты по вопросам безопасности из компании RSA Security зафиксировали первые случаи использования киберпреступниками фишинг-атак нового типа. 

Как объясняют эксперты, на первый взгляд схема нападения выглядит обычно: потенциальной жертве приходит электронное письмо с предложением подтвердить свои регистрационные данные в онлайновой платежной системе или на сайте банка. При этом в письме указывается ссылка, которая на деле ведет на фальшивую страницу, копирующую дизайн настоящего веб-сайта.

Самое интересное происходит после того, как пользователь переходит на указанный сайт и начинает вводить в форму личные данные или пытается просмотреть другие страницы фальшресурса. В этом случае открывается чат-окно, в котором потенциальной жертве от имени сотрудников департамента банка по борьбе с мошенничеством сообщается о том, что клиенту необходимо подтвердить личность (разумеется, с целью обеспечения безопасности). При этом мошенники просят пользователя назвать свое имя, телефонный номер, адрес электронной почты и пр.

Специалисты RSA Security отмечают, что при организации фишинг-нападений нового типа киберпреступники используют открытый протокол Jabber для мгновенного обмена сообщениями и информацией о присутствии. В RSA Security не стали уточнять, о клиентах какого банка идет речь, заметив лишь, что в перспективе эта схема может стать весьма популярной у мошенников.

Источник

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