Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница волгоградского банка продала знакомому кодовые слова одиннадцати клиентов финансового учреждения, с помощью которых злоумышленник украл с их счетов более 4 миллионов рублей.

Сотрудница работала специалистом по обслуживанию клиентов и имела доступ к их персональным данным, в том числе к кодовым словам. Женщина в течение пяти месяцев за небольшое вознаграждение предоставляла своему знакомому сведения о персональных кодовых словах одиннадцати клиентов.

С помощью этих данных мошенник обращался в контактный центр и получал необходимую информацию о человеке, чтобы воспользоваться услугой «Мобильный банк». Всего за указанный срок было похищено около 4,3 миллионов рублей. В результате в отношении работницы было возбуждено уголовное дело по статье «Незаконное разглашение сведений, составляющих банковскую тайну».

Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion:

 

«Не все утечки можно предотвратить с помощью DLP-систем. Как в данном случае. Кодовое слово, контакт поставщика или сумма контракта — информация, которую легко запомнить и "вынести" за условный периметр в голове. Технические средства защиты информации будут бессильны. Однако для банков, страховых компаний, госучреждений остро стоят проблемы избыточного доступа к информации, лёгкости использования современных средств передачи данных, уловки социальных инженеров и пресловутый человеческий фактор — именно они определяют порядка 90% внутренних утечек».

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