Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Исследователи в области кибербезопасности рассказали об интересной кампании киберпреступников. Атакуя онлайн-магазины, злоумышленники используют закрытые каналы в Telegram для кражи данных банковских карт, принадлежащих любителям онлайн-шопинга.

Дело в том, что с таким подходом преступники могут эффективнее извлекать данные, да и всю скимминговую операцию осуществить легче.

Новый метод обнаружил Афабл Краут, опираясь на данные компании Sansec, специализирующейся на борьбе со скиммингом. Исследователь изучил вредоносный JavaScript-код, реализующий стандартные методы, препятствующие его анализу.

В специальной ветке в Twitter Краут рассказал, как работает скрипт, а также отметил, что код злоумышленников может собирать данные из любого типа форм ввода, а позже отправлять их в Telegram-канал.

 

Вся передаваемая информация зашифрована с открытым ключом. Бот в Telegram впоследствии постит украденные данные в чат в виде сообщения.

 

Краут подчеркнул, что у метода есть существенный минус — любой человек, у которого будет токен для бота, сможет получить контроль над процессом.

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