Задержаны сим-своперы, укравшие миллионы у американских селебрити

Задержаны сим-своперы, укравшие миллионы у американских селебрити

Задержаны сим-своперы, укравшие миллионы у американских селебрити

Полиция Англии и Шотландии произвела восемь арестов по результатам расследования серии атак, проведенных посредством подмены сим-карт (sim swapping). Эти инциденты получили широкую огласку, так как злоумышленники избрали мишенями хорошо известных представителей шоу-бизнеса и выдающихся спортсменов США.

В расследовании деятельности криминальной группы, промышляющей сим-свопингом, приняли участие правоохранительные органы Великобритании, США, Бельгии, Мальты и Канады. По оценке Европола, за год эта банда провела тысячи атак с целью получения доступа к чужому телефону и совокупно украла у своих жертв более $100 млн в криптовалюте.

Молодым людям, задержанным в Великобритании, инкриминируется мошенничество, отмывание денег и совершение преступлений, предусмотренных Законом о неправомерном использовании компьютерных технологий (Computer Misuse Act). Им также грозит экстрадиция в США, где открыто аналогичное уголовное дело.

Ранее в Бельгии и на Мальте были задержаны еще два предполагаемых сообщника; их судьба пока не известна.

Расследование деятельности данной группировки было запущено около года назад. Как оказалось, мошенники обманом вынуждали операторов сотовой связи оформлять замену сим-карты для целевых телефонных номеров. В итоге авторы атаки получали доступ к аккаунту жертвы, его контактам, профилям в соцсетях, звонкам и смс-сообщениям. Такой угон позволял выполнять различные действия от имени законного пользователя, включая денежные переводы и операции с криптовалютой.

Сим-свопинг — хорошо известный вид мошенничества, однако преступников в этом случае редко удается поймать за руку и призвать к ответу. Так, в начале 2019 года в Калифорнии завершился беспрецедентный процесс по делу о краже $5 миллионов с помощью сим-свопинга; ответчик был наказан лишением свободы на 10 лет.

В настоящее время в США рассматривается дело Стивена Дефьоре (Stephen Daniel Defiore), которого обвиняют в пособничестве сим-своперам. По версии следствия, этот сотрудник телефонной компании использовал свое служебное положение для перевыпуска сим-карт в рамках мошеннической схемы и получал за это комиссионные. По совокупности (преступный сговор и мошенничество) ему грозит до пяти лет тюрьмы и штраф до 250 тыс. долларов.

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