Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

В 2017 году киберпреступники обнаружили уязвимость, которая позволила им получить доступ к персональным данным нескольких клиентов T-Mobile. Информация об уязвимости так широко распространилась в криминальном мире, что кто-то даже сделал видео, объясняющее, как воспользоваться ошибкой.

Это позволило злоумышленникам получить доступ к данным определенных клиентов, включая адреса электронной почты, номера платежных учетных записей и IMSI-номера телефонов. Затем эта информация может быть использована для присвоения телефонного номера жертвы.

Например, злоумышленники могут позвонить в службу поддержки T-Mobile, выдать себя за клиента и попросить выдать новую SIM-карту на номер абонента. После этого мошенники активируют симку и получают в распоряжение номер телефона, который затем могут использовать для кражи личности. После этого жертва махинации теряет контроль над своими сервисами, так как управление многими из них завязано на номер телефона. Так преступники могут переустановить все пароли и получить доступ, например, к управлению денежными переводами.

В начале этой недели несколько клиентов T-Mobile рассказали Motherboard, что стали жертвами махинаций. Как правило, сперва они обнаруживали, что их номер не обслуживается, а затем выясняли, что с банковского счета выведены деньги.

Хотя преступники использовали уязвимость еще в прошлом году, лишь в начале февраля T-Mobile стала предупреждать клиентов о том, что они могут стать жертвами мошенничества с SIM-картами, и предлагать усилить безопасность аккаунта.

Напомним, что совсем недавно была обнаружена уязвимость, которая позволяет взламывать аккаунты Tinder с помощью номера телефона.

 

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru