Центробанк обнаружил вирус, считывающий данные с чипов платежных карт

Центробанк обнаружил вирус, считывающий данные с чипов платежных карт

Центробанк обнаружил вирус, считывающий данные с чипов платежных карт

Центр мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере ("ФинЦЕРТ") Банка России обнаружил вирус, который считывает данные с чипов платежных карт. При этом считывание данных не приводит к автоматическому несанкционированному переводу денег, отмечает регулятор.

В соответствии с технологией EMV (международный стандарт для операций по банковским картам с чипом) каждая транзакция, осуществляемая при помощи чипа, уникальна за счет использования криптографических преобразований, пишет ria.ru.

"ФинЦЕРТ" зафиксировал единичные случаи использования устройств, способных считывать информацию с чипов платежных карт. В настоящее время проводится техническое исследование этих устройств", — говорится в сообщении.

По мнению регулятора, использовать полученную информацию для создания копии платежной карты возможно, но затруднительно.

Ранее "Лаборатория Касперского" сообщила, что обнаружила нетипичную модификацию троянца Neutrino, атакующего POS-терминалы и крадущего данные банковских карт. При этом Neutrino не сразу приступает к сбору информации — попав в операционную систему POS-терминала, он выжидает некоторое время. Эксперты полагают, что таким образом он, скорее всего, пытается обойти так называемые "песочницы" — защитные технологии с коротким периодом работы, запускающие подозрительный код в изолированной виртуальной среде.

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