13 сотрудников АЗС протроянили станцию на 10 миллионов рублей

13 сотрудников АЗС протроянили станцию на 10 миллионов рублей

13 сотрудников АЗС протроянили станцию на 10 миллионов рублей

В Хабаровском крае были задержаны 13 сотрудников автомобильной заправочной станции (АЗС), которые подозреваются в хищении топлива с помощью вредоносной программы. Сотрудники УМВД по Хабаровскому краю, задержавшие подозреваемых, обнаружили у них более 10 миллионов рублей и иностранную валюту.

Руководство АЗС приняло решение обратиться к правоохранителям после того, как служба безопасности обнаружила недостачу топлива.

В ходе расследования удалось выяснить, что злоумышленники внедрили вредоносную программу в систему управления колонками. Она помогала похищать часть приобретенного клиентами топлива.

Также следователи узнали, что сотрудники перепродавали это топливо третьим лицам.

«Недолив составлял не менее 5 процентов от оплаченного объема нефтепродуктов», — цитирует «Российская Газета» официального представителя МВД России Ирину Волк.

В отношении подозреваемых было возбуждено уголовное дело о краже (часть 4 статьи 158 УК РФ).

В июле полиция Детройта разыскивала двух злоумышленников, которым удалось взломать бензоколонку и украсть более 600 галлонов бензина, общая стоимость которых составила около 1800 долларов. Эта целевая атака продолжалась 90 минут, а сотрудники АЗС оказались бессильны перед киберпреступниками.

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