Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Тест-драйвы Face Pay на московском наземном транспорте начнутся в мае. Об этом накануне заявили в столичном Департаменте транспорта. Первую фокус-группу из ста человек планируют сформировать уже до конца апреля.

Face Pay — бесконтактный способ оплаты, когда списание средств подтверждается биометрическими данными лица.

Осенью система начала работать в московском метро, теперь её поднимают и наверх.

Принцип работы Face Pay идентичен: клиенты регистрируются в мобильном приложении (в подземке это Метро Москвы) и «привязывают» к аккаунту фотографию лица, “Тройку” и банковскую карту. В метро пассажир должен выбрать турникет с черным стикером на полу и посмотреть в камеру.

Сбор таких персональных данных вызывает закономерный вопрос их конфиденциальности, безопасности и защиты. В Дептрансе заявляют: все серверы находятся в России, отключить их международными санкциями невозможно.

Сами данные хранятся на стороне банка ВТБ, технологическим партнером выступает компания VisionLabs. Изображение лица шифруется в биометрический дескриптор (уникальный идентификатор), и система привязывает его к банковской карте. Face Pay использует нейросети и способен узнать человека даже в маске.

В Дептрансе утверждают, что не хранят сами изображения, а только их зашифрованные ключи. Камера считывает такой код и сравнивает с сохраненным, а все платежные данные пользователей системы держит у себя банк.

Не забудьте только прочитать согласие, которое Вы даете при регистрации на Face Pay. Там есть такие пункты:

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru