Мошенники крадут деньги россиян, используя тему выплат пособий на детей

Мошенники крадут деньги россиян, используя тему выплат пособий на детей

Мошенники крадут деньги россиян, используя тему выплат пособий на детей

Мошенники прицепились к новой теме, набравшей в России популярность за последние несколько дней. На этот раз преступники придумали способ построить мошенническую схему вокруг пособий на детей.

Напомним, что в начале недели Владимир Путин пообещал выплатить по десять тысяч рублей на детей от 3 до 16 лет. Именно этот повод стал идеальным прикрытием для действий злоумышленников, поскольку желающих получить выплаты набралось немало.

В частности, мошенники создают фейковые сайты, на которых якобы можно проверить, полагаются ли выплаты конкретной семье. Как передаёт «Ъ», специалисты компании «СёрчИнформ» только в .ru-зоне насчитали около 30 новых ресурсов.

В именах доменов злоумышленники стараются использовать ключевые слова, связанные с текущей ситуацией в стране: «COVID-19», «госуслуги», «выплаты», «пособие». Например, приводятся следующие вариации: gosuslugi, gosuslugi-16, vyplaty, covid-vyplaty, posobie.

Контент таких сайтов, как правило, представляет просто копию легитимного государственного ресурса. С помощью этой схемы мошенники могут выкрасть персональные данные граждан, перехватить логин и пароль от аккаунта, зарегистрированного на официальном госсайте.

Помимо этого, преступники похищают деньги россиян. Сначала жертве сообщают, что ей положена соответствующая выплата, а потом просят ввести данные банковской карты для оплаты «налога» или «комиссии».

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