С конца марта россияне стали чаще сталкиваться со звонками мошенников

С конца марта россияне стали чаще сталкиваться со звонками мошенников

С конца марта россияне стали чаще сталкиваться со звонками мошенников

Аналитики «Лаборатории Касперского» представили очередную статистику, собранную приложением Kaspersky Who Calls. Согласно полученным данным, доля россиян, которые столкнулись с телефонным мошенничеством, опять растёт.

Интерес исследователей вызвал период конца марта — начала апреля 2022 года. Именно в это время число мошеннических звонков, поступающих россиянам, увеличилось. В первых числах апреля доля таких граждан достигла 4,9%.

Как отметили в Kaspersky, в конце февраля наблюдалась обратная тенденция — снижение доли столкнувшихся с мошенничеством пользователей до 3,8%. В декабре 2021 этот показатель был существенно больше — 10-11%.

Немного сбавив обороты в марте, злоумышленники снова вернулись к излюбленным и уже проверенным схемам: звонок от лица правоохранительных органов, имитация голосовых помощников банков, бот-звонки и т. п.

Помимо этого, мошенники всегда держат руку на пульсе актуальных инфоповодов. Например, в первой половине апреля они начали пугать россиян санкциями в отношении банков. Во время такого прозвона преступники упоминают отключение от SWIFT и утверждают, что клиент может потерять свои деньги.

Напомним, что в декабре прошлого года «Лаборатория Касперского» выпустила Who Calls SDK для разработчиков мобильных приложений, рассчитывая снизить риски финансовых потерь от действий мошенников.

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