Школьник из Энгельса оригинально похищал средства с банковских карт

Школьник из Энгельса оригинально похищал средства с банковских карт

Школьник из Энгельса оригинально похищал средства с банковских карт

Энгельсский подросток был задержан правоохранителями за кражу средств с банковской карты другого гражданина. Эпизод имел место несколько дней назад — 8 октября. Интересно, что школьник придумал довольно забавную схему.

Зайдя в отделение одного из банков города Энгельса, юный злоумышленник ввел в терминале реквизиты для пополнения счета своего мобильного устройства. Указав в качестве источника пополнения банковскую карту, подросток установил сумму в 500 рублей.

Затем к терминалу подошел другой гражданин, который выступает в этом деле в качестве потерпевшего. Потерпевший вставил свою карту и, ничего не подозревая, ввел PIN-код.

Именно так средства гражданина попали на счет находчивого подростка.

Не исключено, что от действий данного субъекта пострадал не только один человек. В настоящее время следствие уточняет количество жертв, которые могли попасться на хитрую уловку юноши.

Напомним, что в августе ФСБ приняла меры по вычислению и задержанию 17-летнего гражданина, проживавшего в Кирове. Молодой человек обвиняется в попытке взлома информационных ресурсов Минэкономразвития РФ.

УФСБ по Кировской области возбудили уголовное дело по статье «Создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ».

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