Данные 60 млн карт клиентов Сбербанка продаются на хакерском форуме

Данные 60 млн карт клиентов Сбербанка продаются на хакерском форуме

Данные 60 млн карт клиентов Сбербанка продаются на хакерском форуме

Участники одного из форумов хакерской тематики пытаются продать внушительную базу данных, содержащую, по их заявлениям, личную информацию клиентов Сбербанка. Данные 60 миллионов кредитных карт — такую цифру приводят продавцы.

«Коммерсант» обсудил вопрос масштабной утечки с близким к ЦБ специалистом, который считает, что киберпреступники располагают так называемой выгрузкой базы Сбербанка.

Такой вывод источник газеты сделал на основании текстового файла, выставленного на продажу злоумышленниками. Также было высказано мнение, что к утечке может иметь отношение человек, располагавший административным доступом к выгрузке.

Ашот Оганесян, руководитель DeviceLock, тоже проанализировал данную историю. Специалист объяснил, что киберпреступники обычно предлагают потенциальным покупателям некий кусок базы данных, который дает понять, что здесь нет обмана.

В этом случае продавцы дают «на пробу» фрагмент, содержащий данные 200 клиентов Сбербанка из разных городов.

Представители кредитной организации пока не признали, что вся продаваемая база подлинная, однако факт утечки данных 200 клиентов все же зафиксировали, инициировав внутреннее расследование.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru