Российские банкоматы научатся распознавать лица клиентов

Российские банкоматы научатся распознавать лица клиентов

Российские банкоматы научатся распознавать лица клиентов

Банкоматы в России вскоре смогут распознавать лица клиентов банков. Новая технология может быть использована для совершения операций без карты. Уже в следующем году этой системой планируют оснастить ATM Тинькофф-банка.

На самом деле, разработки распознавания банкоматами лиц велись еще в прошлом году, тогда появилась первая машина, способная это делать, и принадлежала она Сбербанку. Основное преимущество данной технологии — злоумышленник не сможет снять наличные средства с чужой карты.

К сожалению, на данном этапе сложно спрогнозировать процент сбоев и ложных распознаваний, но наверняка они будут. Например, если люди похожи, система может принять одного человека за другого, и тогда, возможно, у добропорядочного гражданина не получится снять деньги со своей карты.

В Тинькофф-банке говорят, что внедрение технологии распознавания лиц поможет банку реализовать еще один защитный уровень, который помешает осуществлению многих схем кибермошенничества.

Стоит отметить, что система пока никак не регулируется законом о персональных данных. В России есть Единая биометрическая система (ЕБС), но распознавание лиц банкоматами в рамках программы сбора биометрических данных пока не учитывается.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru