В Telegram зафиксировали рост числа ботов, крадущих коды аутентификации 2FA

В Telegram зафиксировали рост числа ботов, крадущих коды аутентификации 2FA

В Telegram зафиксировали рост числа ботов, крадущих коды аутентификации 2FA

Злоумышленники используют ботов в Telegram для кражи одноразовых паролей, которые участвуют при двухфакторной аутентификации (2FA) клиентов кредитных организаций. На подозрительную активность обратили внимание специалисты компании Intel 471.

Подобные услуги киберпреступники предлагают на форумах соответствующей тематики в дарквебе. За последние несколько месяцев, по словам Intel 471, злоумышленники нарастили качество и количество этих сервисов.

Здесь, возможно, сыграл рост популярности 2FA, поскольку мало кто из подвинутых пользователей уже полагается только на пароли. Преступники стараются тоже не отставать, разрабатывая различные схемы и методы перехвата кодов аутентификации.

Согласно данным Intel 471, с июня число сервисов, предлагающих обойти 2FA, существенно выросло именно в Telegram. Мессенджер используется либо для управления соответствующими ботами, либо для создания специальных каналов, в которых осуществляется поддержка клиентов.

Задача вредоносных ботов — автоматически звонить или рассылать жертвам текстовые сообщения от имени банков, чтобы в конечном счёте получить одноразовые коды. Для создания такого бота злоумышленники должны обладать базовыми навыками программирования.

Исследователи привели пример двух таких ботов: SMSRanger и BloodOTPbot. Первый похож интерфейсом на Slack, а второй больше работает с СМС-сообщениями.

 

Пользователям рекомендуют быть бдительными и обращать внимание на мелочи, которые могут выдать мошенническую схему.

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