Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

Альфа-банк заплатит 1 миллион за информацию о телефонном мошенничестве

РБК стало известно, что Альфа-банк готов заплатить 1 млн рублей за сведения, которые помогут поймать телефонных мошенников или найти их колл-центр. Всего на эти цели в банке пока выделили 5 млн, но охотно потратят и больше, если поступающая информация окажется полезной.

Для сбора данных о мошенничестве были созданы специальный сайт и отдельный почтовый ящик. Информацию можно передать анонимно до 30 апреля, контактные данные заявителей обещают не разглашать.

Вознаграждение будет выплачено переводом на счет в Альфа-банке, но лишь в том случае, если сведения окажутся достоверными и помогут разыскать мошенников.

«Участник сможет узнать о том, что его информация помогла поймать мошенника, когда мы свяжемся с ним и попросим пойти в полицию и дать показания для следствия», — пояснил журналистам представитель кредитно-финансовой организации.

Тинькофф Банк тоже рассматривает возможность ввести аналогичные поощрения для своих клиентов и даже дорабатывает свой определитель номера «КтоЗвонит», чтобы облегчить передачу сведений о телефонном мошенничестве.

В целом банкиры положительно оценили данную инициативу, но в то же время выразили сомнение, что подобное содействие правоохранительным органам окажется эффективным. Современные технические средства позволяют с легкостью подменять номера телефонов и совершать звонки анонимно, поэтому информация, переданная пострадавшими, скорее всего, не поможет выявить преступников. А сами злоумышленники вряд ли станут сдавать своих коллег за ₽1 млн — репутация дороже.

По данным Банка России, в 2020 году мошенники украли у россиян около 9 млрд рублей — в основном посредством использования телефонии. По другим оценкам, эти потери измеряются десятками млрд рублей. В рамках таких схем злоумышленник обычно звонит, представляясь сотрудником банка, и убеждает жертву раскрыть данные для доступа к счету либо перевести деньги на подставной счет.

Под эгидой МВД создана специальная база данных ИБД-Ф «Дистанционное мошенничество», в которую вносятся сведения о хищениях, но раскрываемость таких преступлений, как пишет репортер, ссылаясь на данные Генпрокуратуры, пока составляет менее 40%. Расследование подобных инцидентов, по мнению экспертов, должно проводиться в тесном взаимодействии с финансовыми организациями и операторами связи. Возможно, такое сотрудничество сможет обеспечить Центр по борьбе киберпреступлениями и телефонным мошенничеством, над созданием которого работает Минцифры.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников, прокомментировал новую инициативу, направленную на борьбу с мошенниками:

«Телефонные мошенники сейчас очень активны и могут стать еще активнее, если у них будет получаться выходить "сухими из воды". Такие инициативы крупных компаний и банков, обладающих финансовым и административным ресурсом, конечно важны. В то же время каждый из нас может внести свой вклад в борьбу с мошенниками – записывайте номер телефона, с которого вам звонит злоумышленник, и передавайте эту информацию на горячие линии по борьбе с мошенниками. Если есть возможность, запишите на аудио разговор со злоумышленниками. Максимальный репост новостей о мошенничестве также поможет значительно уменьшить количество обманутых».

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