Использующих Skype удалённых сотрудников атакует новая фишинговая схема

Использующих Skype удалённых сотрудников атакует новая фишинговая схема

Использующих Skype удалённых сотрудников атакует новая фишинговая схема

Киберпреступники организовали фишинговую кампанию, нацеленную на использующих Skype удалённых сотрудников. В ходе своих атак злоумышленники вводят людей в заблуждение с помощью фейковых уведомлений от сервиса для видеосвязи.

Другими словами, используется банальная социальная инженерия, однако этого достаточно, чтобы выманить учётные данные жертвы.

Всё происходит в тот момент, когда ничего не подозревающий пользователь переходит по ссылке в уведомлении и попадает на поддельную страницу для входа. На этой странице он должен ввести логин и пароль.

При этом, как отметили эксперты компании Cofense, новой фишинговой кампании удаётся как-то обходить защитные меры некоторых сервисов электронной почты.

Обратите внимание, что адрес отправителя поддельного уведомления от Skype выглядит вполне легитимно — «67519-81987@skype». На деле же надо понимать, что это скомпрометированный сторонний аккаунт.

Фейковая страница входа в учётную запись Skype расположена по адресу hxxps://skype-online0345[.]web[.]app, из чего можно сделать вывод, что злоумышленники используют gTLD-домен, которым управляет Google.

Нелишним будет напомнить, что любая введённая на этом сайте информация попадает прямиком в руки киберпреступников.

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