Студенты-мошенники из Китая обманули Apple на $895 800 фейковыми iPhone

Студенты-мошенники из Китая обманули Apple на $895 800 фейковыми iPhone

Студенты-мошенники из Китая обманули Apple на $895 800 фейковыми iPhone

Два студента из Китая, проходившие обучение в Орегоне, успешно провернули мошенническую схему, которая позволила им выудить у Apple почти миллион долларов. Суть схемы заключалась в возврате якобы неработающих смартфонов iPhone, который предусмотрен гарантией производителя.

Некие Янян Чжоу и Кван Цзян, которым уже предъявили обвинения, импортировали тысячи поддельных iPhone, а затем отправляли их Apple с жалобой на то, что смартфоны не включаются.

Далее запускался процесс замены нерабочих телефонов по гарантии — Apple высылала мошенникам новые iPhone. После этого студенты отправляли подлинные телефоны Apple в Китай, там происходил сбыт устройств, а часть прибыли забирали Чжоу и Цзян.

Оба мошенника обучались в штате Орегон по визе студента. Они числились студентами инженерного отделения американского колледжа.

Мошенническая схема привлекла внимание правоохранителей после того, как было зафиксировано по меньшей мере пять эпизодов подозрительной отправки телефонов с логотипом Apple из Гонконга.

Цзян заявил правоохранителям, что ему регулярно приходили посылки от знакомых из Китая, в которых было от 20 до 30 iPhone’ов. Он утверждал, что устройства не включались, поэтому ему нужно было передать их Apple.

После получения нового устройства по гарантии Цзян отправлял их на родину.

«По словам Цзяна, за 2017 год он отправил Apple около двух тысяч смартфонов», — говорится в судебных документах.

Обычно американский техногигант проверяет устройства, которые присылают по гарантии. Если будет обнаружено, что они фейковые — компания откажет в замене устройства и направит отправителю специальное письмо.

В этом случае мошенники пользовались тем, что корпорация не всегда могла быстро проверить устройства, которые не включаются.

По записям Apple, с именем Цзяна и его адресами было связано 3 069 отправленных по гарантии iPhone’ов. Apple заменила 1 493 из них, остальные были признаны поддельными.

Общий ущерб корпорации от действий двух китайцев составил $895 800, передают местные СМИ.

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