MessageLabs сообщила о резком увеличении объемов финансового спама

MessageLabs сообщила о резком увеличении объемов финансового спама

...

По данным MessageLabs, число спамерских сообщений, так или иначе связанных с финансовыми пирамидами, предложениями перевода денежных средств и перепродажей акций, за первую неделю января утроилось по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Если в течение первых семи дней 2007 года на долю финансового спама приходилось 3,1% от общего объема нежелательной электронной корреспонденции, то в текущем году этот показатель составил уже 10,2%.

В то же время эксперты указывают на то, что злоумышленники используют всё более изощренные приемы при распространении так называемых «нигерийских» писем. В них мошенники убеждают получателей расстаться с деньгами в обмен на перевод из Нигерии огромных сумм, исчисляемых сотнями тысяч и даже миллионами долларов. Эта схема также получила название «419» — по номеру статьи нигерийского уголовного кодекса, предусматривающего ответственность за мошенничество.

Увеличение доли спам-писем финансового характера эксперты объясняют общемировым кризисом. По прогнозам, в текущем году следует ожидать дальнейшего роста массовых рассылок, нацеленных на выуживание денег у доверчивых пользователей Всемирной сети.

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