Правоохранители задержали 281 BEC-мошенника, изъяли около $3,7 млн

Правоохранители задержали 281 BEC-мошенника, изъяли около $3,7 млн

Правоохранители задержали 281 BEC-мошенника, изъяли около $3,7 млн

Правоохранительные органы десяти стран объединились для задержания 281 подозреваемого в массовых взломах корпоративной электронной почты (BEC). В результате успешной операции стражи порядка изъяли у мошенников около $3,7 миллионов.

Территориально основная часть операции, получившей имя «Operation reWired», проходила в Нигерии — в этой стране арестовали 167 подозреваемых. К слову, Нигерия давно пользуется репутацией убежища для различных онлайн-мошенников.

Помимо этого, задержания прошли ещё в девяти странах. Самые крупные: 74 в США, 18 в Турции и 15 в Гане. Также преступники мелки порциями были найдены во Франции, Италии, Японии, Кении, Малайзии и Великобритании.

По данным ФБР, все задержанные имели отношение к кибератакам, в ходе которых компрометировались корпоративные email-аккаунты. Преступники взламывали почтовый ящик сотрудника предприятия, после чего использовали его для рассылки вредоносных электронных писем коллегам жертвы.

За последний год аресты мошенников, связанных со взломом корпоративной почты, заметно участились. Последняя операция правоохранителей — яркий тому пример.

ФБР сегодня опубликовало информацию о финансовых потерях, ставших следствием подобных кибератак. По словам представителей спецслужбы, за три года BEC-мошенничество привело к потерям в $26 миллиардов.

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