9 из 10 россиян сталкивались с телефонными мошенниками (данные Tinkoff)

9 из 10 россиян сталкивались с телефонными мошенниками (данные Tinkoff)

9 из 10 россиян сталкивались с телефонными мошенниками (данные Tinkoff)

Безрадостную статистику привели исследователи из Tinkoff Data: девять из десяти граждан России сталкивались с мошенническими звонками. Более того, число таких звонков за четыре месяца 2021 года выросло на целых 170% в сравнении с прошлым годом, говорится в том же исследовании.

Наиболее активно злоумышленники проявили себя в январе. Пик нежелательных звонков эксперты объясняют излюбленной тактикой мошенников: использовать праздничную расслабленность россиян и временную потерю бдительности.

Тем не менее многие граждане, видимо, всё же научились «раскусывать» преступников и уже значительно реже ведутся на подобные уловки. Этим можно объяснить сокращение доли успешных звонков с 22,5% до 13%.

Представители Tinkoff Data подчеркнули, что в 80% случаев злоумышленники прибегают к социальной инженерии, а также пытаются заманить пользователя быстрым доходом или высокими процентами от «брокеров» или «криптовалютчиков».

Удивительно, что только 14% россиян (по данным Tinkoff Data) сообщают о поступившем мошенническом звонке в банк. Приблизительно 50% опрошенных граждан просто вешают трубку, не вступая в бессмысленный диалог.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис», Николай Нашивочников предупреждает об участившихся случаях применения социальной инженерии и рассказывает, как не попасться в ловушку кибермошенников:

«Киберпреступники всё чаще используют методы социальной инженерии, чтобы завладеть средствами россиян. В то же время банки и экспертное сообщество ведут просветительскую деятельность. Процент успешных звонков мошенников сокращается — значит, мы на правильном пути».

Также Николай напомнил об основных правилах информационной безопасности:

  • никому нельзя сообщать полученные по СМС кодовые слова и одноразовые пароли;
  • не сообщайте посторонним данные банковской карты, кем бы они не представились. На пластиковой карте всегда напечатан телефон контактного центра, по которому вы можете позвонить и уточнить информацию, связанную с картой;
  • если вы активно покупаете в интернете, например, на сайтах объявлений – не переводите предоплату за предлагаемый по привлекательной цене товар. Лучше рассчитаться с продавцом после получения товара/услуги;
  • не следует безоговорочно доверять письмам, даже от якобы госучреждений. Они могут быть направленны мошенниками и заражены вирусами, которые позволят заполучить ваши персональные данные. По факту получения такого письма следует позвонить по официальным телефонам учреждения и уточнить информацию;
  • если поступила просьба в социальных сетях – «кинуть» денег на телефон или просто дать взаймы, то убедитесь, что к вам действительно обращается тот человек, от имени которого поступает просьба.

Напомним, что «Лаборатория Касперского» также собрала статистику мошеннических звонков. Пользователи Kaspersky Who Calls рассказали, что преступники часто звонят от лица правоохранителей.

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