Обнаружен фальшивый Facebook - PandaLabs сообщает

Обнаружен фальшивый Facebook

PandaLabs  обнаружила фальшивую страницу Facebook, предназначенную для кражи паролей у пользователей социальной сети. Содержимое и URL этой веб-страницы идентичны контенту страницы реального сервиса, поэтому очень легко убедить пользователя ввести свое имя и пароль.

После введения пароля страница выдает ошибку, которая должна
насторожить и предупредить пользователя о том, что он находится на
вредоносном сайте. По ссылке можно посмотреть изображение такой ошибки:

http://www.flickr.com/photos/panda_security/tags/fakefacebook/ 

Любые данные, введенные на этой странице, попадут в руки хакеров.

“Данная мошенническая URL, вероятно, распространяется в электронных сообщениях с помощью технологии BlackHat SEO. В любом случае, как только данные пользователя попадают в руки кибер-преступников, последние могут предпринять любое действие с аккаунта пользователя, включая публикацию спама, комментариев с вредоносными ссылками, рассылку сообщений по контакт-листу и др.” – объясняет Луис Корронс, Технический директор PandaLabs.

Чтобы не стать жертвой мошенников, PandaLabs рекомендует:

- Не отвечайте и не переходите по ссылкам, включенным в нежелательную почту.

- Внимательно проверьте, является ли URL, где Вы вводите свои данные, действительно страницей Facebook (www.facebook.com), поскольку фальшивые веб-сайты часто имеют похожие адреса с одной лишь неправильной буквой.

- Если Вы уже ввели свои данные на одной из таких страниц, быстро зайдите на свой аккаунт и смените пароль, чтобы предотвратить доступ к нему.

- Если Вы не можете войти на свой аккаунт, Facebook предлагает сервисы, которые позволят Вам заявить о том, что данный аккаунт принадлежит именно Вам.

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