Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Серия атак киберпреступников на этот поразила клиентов МТС-банка. Как сообщили пострадавшие, мошенники смогли вывести деньги с их счетов. Сама кредитная организация и Роспотребнадзор уже проверяют эту информацию; представители МТС-банка при этом заявили, что кражи не было.

Клиенты банка забили тревогу в социальных сетях, официальных группах организации и на форуме Banki.ru. В «ВК» даже создали специальную группу, в которую вступили уже 30 человек, пострадавших от мошеннических действий.

В беседе с РБК представители МТС-банка уточнили, что лично к ним обратились по данному вопросу всего несколько человек. Именно их заявления дали толчок проверке.

Помимо этого, представляющее банк лицо назвало информацию о краже «не соответствующей действительности».

Как выяснили сотрудники РБК, опросив ряд клиентов МТС-банка, несанкционированные списания денег наблюдались с конца марта и по начало июня. Большая часть пострадавших счетов были привязаны к кредитным картам.

Опираясь на слова 11 опрошенных клиентов, издание подсчитало общую сумму убытков граждан — более 1,8 млн рублей.

Мошенники при этом использовали давно известную схему: блокировали телефонный номер клиента, а позже с помощью оператора связи меняли его на свой номер. После этого у них открывался доступ к счёту и деньгам пользователей.

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