Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

По словам проводивших эксперимент специалистов, они загрузили 25 000 фотографий под арестом (магшот) из публичного источника, а затем сопоставили их с официальными фотографиями всех 535 членов Конгресса.

В итоге Rekognition нашла 28 совпадений, из которых 6 пришлось на чернокожих политиков. Системы распознавания лиц известны своими погрешностями при распознавании чернокожих людей.

Представители партии Congressional Black Caucus, состоящей преимущественно из афроамериканцев, давно выказывали обеспокоенность Rekognition по поводу «глубоких негативных последствий» использования такой технологии.

Проблема с ложными опознаниями, по мнению некоторых экспертов, может привести к конфликтам чернокожих граждан с правоохранительными органами. Стоит отметить, что Rekognition уже использует ряд полицейских отделений по всей Америке.

Исходя из результатов теста, ACLU призывает Конгресс пересмотреть свою позицию относительно использования правоохранителями системы распознавания лиц от Amazon.

Весь эксперимент обошелся союзу всего в $12,33.

Фейковые Minecraft и GTA для Android подписывали жертв на платные сервисы

Исследователи из zLabs раскрыли крупную вредоносную кампанию против пользователей Android. Злоумышленники распространяли почти 250 вредоносных приложений, которые тайно подписывали жертв на платные мобильные сервисы через биллинг оператора.

Маскировка была максимально попсовая: фейковые приложения выдавали себя за Facebook, Instagram (Facebook и Instagram принадлежат корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России), TikTok, Minecraft, Grand Theft Auto и другие узнаваемые сервисы.

Пользователь думал, что ставит игру или соцсеть, а на деле получал карманного подписочного паразита.

 

Главная хитрость кампании — выборочная атака по сим-карте. Зловред проверял мобильного оператора жертвы по заранее заданному списку. Если симка подходила, запускалась схема с платной подпиской. Если нет — приложение показывало безобидный контент и не палилось.

 

Дальше начиналась автоматика. Вредоносное приложение открывало скрытые WebView, внедряло JavaScript, нажимало нужные кнопки на страницах оператора, запрашивало одноразовые коды и подтверждало подписку. Для перехвата одноразовых кодов использовался легитимный механизм Google SMS Retriever API.

Чтобы платёж точно прошёл через мобильную сеть, зловред мог принудительно отключать Wi-Fi. А данные об устройстве, операторе, разрешениях и мошеннических действиях отправлялись злоумышленникам через телеграм-каналы.

По данным zLabs, кампания активна с марта 2025 года. Исследователи выделили три варианта зловреда: от автоматического подписочного движка до версии с многоступенчатой атакой, кражей cookies и мониторингом действий в реальном времени.

В кампании также нашли как минимум 12 коротких премиальных СМС-номеров, связанных с платными подписками у разных операторов. А ещё у злоумышленников была система трекинга: они отслеживали, через какие площадки — TikTok, Facebook, Google и другие — заражения идут лучше. Маркетинг, только грязный.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru