Популярный блогер стал жертвой хакера, убытки оцениваются в $2 млн

Популярный блогер стал жертвой хакера, убытки оцениваются в $2 млн

Популярный блогер стал жертвой хакера, убытки оцениваются в $2 млн

Во время стрима популярного блогера Яна Балины, специализирующегося на криптовалютах, неизвестный киберпреступник похитил у него 2 миллиона долларов. В настоящее время Балина поставил задачу поймать злоумышленника.

Сообщается, что Балине во время трансляции пришло уведомление о том, что из его учетной записи Google был произведен выход. Сразу сообразив, что что-то пошло не так, блогер сказал, что ему надо идти.

Спустя несколько часов в Twitter-аккаунте Балины появилась запись, в которой блогер просит всех, кому известна какая-либо информация о киберпреступнике, сообщить ему по почте. Балина утверждает, что возврат денежных средств не является для него приоритетом — «я уже усвоил урок» — куда важнее для блогера поймать злоумышленника.

Сам Балина полагает, что киберпреступник мог получить доступ к учетной записи Google, взломав один из ящиков блогера, который использовался в качестве резервного для этого аккаунта.

В результате этого нападения злоумышленнику удалось вывести из Ethereum-кошельков Балины ERC20-токены, что привело к убыткам в районе двух миллионов долларов.

Тут стоит отметить, что некоторые пользователи высказали предположение, что это была хорошо продуманная инсценировка, целью которой было уклониться от части налогов.

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