Клиенты Netflix и AMEX под активными фишинговыми атаками

Клиенты Netflix и AMEX под активными фишинговыми атаками

Клиенты Netflix и AMEX под активными фишинговыми атаками

Две фишинговые кампании в настоящее время активно атакуют клиентов Netflix и American Express (AMEX). Цель злоумышленников — похитить данные платежных карт и информацию о социальном обеспечении. Об атаках сообщили эксперты Office 365 Threat Research.

Действия киберпреступников также прокомментировала команда Windows Defender Security Intelligence, опубликовав в Twitter следующую информацию:

«Две масштабные фишинговые кампании, которые продолжаются до сих пор, атакуют Netflix и AMEX. Технологии машинного обучения, реализованные в Office 365 ATP, помогают защитить пользователей».

В ходе этих фишинговых атак злоумышленники перенаправляют пользователей Netflix на фейковую форму, которая выглядит довольно реалистично. Эта форма призвана собрать информацию о картах пользователей: номер, дата окончания срока действия, имя банка, PIN-код и защитный код.

Также преступников интересуют следующие данные: имя клиента, адрес электронной почты, номер социального страхования, физический адрес, номер телефона и дата рождения.

В письмах используется тема «Действие вашей учетной записи приостановлено», чтобы привлечь внимание пользователей, которые попытаются выяснить причину блокировки аккаунта.

Также фишинговые электронные письма направлялись клиентам AMEX. Формы для сбора информации в этом случае требовали персональные данные вроде места рождения и девичьей фамилии матери, а также данные платежных карт.

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