Доля звонков россиянам от роботов-мошенников выросла до 90%

Доля звонков россиянам от роботов-мошенников выросла до 90%

Доля звонков россиянам от роботов-мошенников выросла до 90%

По данным кредитных организаций, телефонные мошенники стали чаще использовать в прозвонах роботов, что легко объяснить дешевизной и большим охватом. Доля таких звонков доходит до 90%, заявили представители банков.

Успех таких схем кроется в том, что условную жертву легко ввести в заблуждение, поскольку кредитные организации всё чаще используют голосовых помощников. Таким образом, роботизация служит не только благим целям, но и способствует более эффективной преступной деятельности.

Представители банков считают, что остановить мошенничество можно лишь комплексными мерами, среди которых будут, безусловно, изменения в законодательстве. При этом Банк России и Минцифры считают, что достаточно просто повышать общий уровень финансовой грамотности населения.

Как сообщил изданию «КоммерсантЪ» один из самых популярных российских банков, девять из десяти телефонных атак сегодня используют методы социальной инженерии, чтобы выудить у клиентов банков деньги. Также аналитики отметили возросшее число жалоб на звонки роботов, которые теперь составляют приблизительно половину таких инцидентов.

Специалисты считают, что повальное внедрение и использование голосовых ассистентов в значительной степени поспособствовало росту атак с использованием ботов. Евгений Царев, управляющий RTM Group, отметил, что роботы увеличивают охват жертв и при этом снижают стоимость самой атаки.

Также есть забавный момент статистики: оказалось, что звонкам роботов население доверяет больше. В итоге мошеннику остаётся только записать необходимую последовательность фраз, после чего можно обзванивать клиентов российских банков.

Эксперт компании «Газинформсервис» Григорий Ковшов рассказал, как понять, что вам звонит робот, запрограммированный мошенниками:

«Сегодня роботов-помощников подключают к процессу клиентского обслуживания практически все крупные банки. Злоумышленники постоянно отслеживают тренды и делают корректировки в своих схемах, опираясь на современные технологии. В целом нет большой разницы говорите вы с мошенником или роботом, запрограммированным злоумышленниками, их можно распознать по определенным признакам.

Во-первых, звонящий требует от вас принятия каких-либо быстрых решений. Во-вторых, он чрезмерно настойчив. В-третьих, собеседник проявляет повышенный интерес к вашим персональным данным».

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