Ultrascan о масштабах «нигерийского» мошенничества

Ultrascan о масштабах «нигерийского» мошенничества

...

По оценке Ultrascan, число активных участников «нигерийских» трансграничных группировок превышает 300 тысяч, а количество их жертв исчисляется миллионами. В минувшем году глобальный ущерб от этого вида мошенничества превысил 9,3 млрд. долларов, тогда как в предыдущем составлял 6,3 млрд.

Реализация «нигерийских» схем дороже всех обходится американцам и англичанам, которые в прошлом году потеряли более 2,1 и 1,2 млрд. долларов соответственно. Для сравнения российские пользователи совокупно отдали мошенникам 105 млн. долларов. Ultrascan отмечает, что ее оценки финансовых убытков весьма скромны и не учитывают тяжелых последствий «нигерийских» атак, таких как потеря работы, банкротство, продажа имущества, не говоря уже о моральном ущербе.

За год голландские активисты расследовали более 8 тыс. жалоб, поданных жителями 152 стран, и обнаружили, что поле деятельности «нигерийцев» расширяется в восточном направлении. Основными темами мошеннических схем в Индии являются трудоустройство и получение студенческих виз, в Китае — лотереи и предоплата доставки товара. Жителей Южной Кореи и Вьетнама вовлекают в сомнительные аферы, связанные с поставкой сырья и услуг; присылают им фальшивые чеки, манят заокеанскими депозитами и сказочным наследством.

Большинство «нигерийских» скаммеров (250 тыс.), по оценке Ultrascan, проживают в Нигерии, остальные действуют с территории 69 стран. Из известных организованных группировок 72 действуют с территории Испании, 62 — из Великобритании, где предположительно скрывается более 5 тыс. «нигерийских» резидентов. Согласно статистике Ultrascan, количество участников мошеннических группировок в США и Гане превышает 2 тысячи, хотя в реальности их численность может достигать 11,5 и 4,3 тыс. соответственно. В России исследователи зафиксировали 6 действующих «нигерийских» группировок, в состав которых входят более 50 человек (по предположительным оценкам 280).

Результативней прочих работают британские и американские «нигерийцы»: их доходы в прошлом году составили около 1,3 и 1,14 млрд. долларов соответственно. Однако после дележа с партнерами больше всего награбленных капиталов осталось в Швейцарии — около 570 млн. По России эти цифры составляют 430 (до раздела) и 129 (после) млн. долларов.

Нередко «нигерийские» группировки, действующие с территории разных стран, объединяют свои усилия и ресурсы. Ultrascan отмечает, что международным центром отмывания денег, помимо Греции, теперь является Малайзия, конкретно — ее столичные банки. Зачастую «нигерийцы» оказываются владельцами национальных представительств Western Union или Moneygram. По консервативным оценкам, около 10% таких агентств осознанно пособничают скамерам, получая от них дивиденды.

Помимо служб денежных переводов, «нигерийцы» контролируют банки, интернет-кафе, таможни, агентства по продаже и прокату автомобилей, гостиницы. У одной из таких мошеннических группировок, занесенных в базу данных Ultrascan, есть свои люди в почтовой службе, в банке, кредитной организации, страховом агентстве, на транспорте, в нефтяной компании, в посольстве, аэропорту, полиции, службе иммиграции, клинической больнице, разведуправлении и государственном учреждении.

Говоря о категории мошенничества, связанной с рассылкой «нигерийских» писем (лотереи, наследство), исследователи отметили, что этот вид спама становится все более таргетированным. Структура и содержание мошеннической схемы варьируются в соответствии со спецификой конкретной группы пользователей. При этом сбор адресов и прочей пользовательской информации осуществляют, как правило, сами участники криминальной группировки, а для рассылки спама используются наемники.

Активисты с сожалением констатируют, что проблема «нигерийского» мошенничества приобрела небывалый размах, а злоумышленники пользуются полной безнаказанностью. Установить истинные размеры бедствия очень трудно: из-за многообразия форм и средств, которые используют «нигерийцы», нет объединенной статистики по этим способам злоупотребления людским доверием; не хватает независимых исследований, не создана единая база данных. Что касается защитных мер, то по тем же причинам в национальных законодательствах пока отсутствуют целевые законоположения; жалобы от пострадавших рассматриваются только в тех случаях, когда налицо значительный финансовый ущерб, а механизмы стимулирования подачи таких жалоб непопулярны.

Источник 

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru