Банковские трояны и адваре используют бренды Tinder и Badoo

Банковские трояны и адваре используют бренды Tinder и Badoo

Банковские трояны и адваре используют бренды Tinder и Badoo

Как и все популярные темы, приложения для онлайн-знакомств привлекают киберпреступников. Как выяснили специалисты компании «Лаборатория Касперского», в 2019 году злоумышленники часто использовали бренды подобных сервисов.

Исследователи утверждают, что в России почти каждый пятый гражданин пользуется приложениями для онлайн-знакомств. Это около 19% россиян.

Специалисты нашли в общей сложности 1963 вредоносных файла, из которых 1262 использовали бренд Tinder, а 263 — Badoo.

На деле же за всей этой маскировкой скрывались банковские трояны, предназначенные для кражи денег пользователей мобильной операционной системы Android.

Помимо этого, эксперты выявили и адваре, представляющееся дейтинговым сервисом. После установки оно прятало свой значок и отображало навязчивые рекламные объявления.

В «Лаборатории Касперского» также предупреждают о фишинговых атаках, операторы которых тоже не брезгуют использовать тему онлайн-знакомств для заманивания жертвы.

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