Фишеры от имени Красное и белое и Додо пицца навязывают платный фитнес

Фишеры от имени Красное и белое и Додо пицца навязывают платный фитнес

Фишеры от имени Красное и белое и Додо пицца навязывают платный фитнес

За два месяца «РТК-Солар» выявила более 2000 доменов, созданных в рамках фишинговой схемы, использующей бренды «Красное и белое» и «Додо пицца». Мошенники устроили в соцсетях розыгрыш с призом в виде пиццы или бутылки вина за 1 рубль, воруют данные банковских карт и привязывают их к несуществующему фитнес-сервису с регулярным списанием средств.

Схожие атаки эксперты наблюдают каждые 4-6 месяцев. Новый всплеск активности фишеров удалось погасить благодаря взаимодействию с регистраторами доменов и регуляторами. Обращение в банк, подключивший интернет-эквайринг, помогло сократить потери пользователей в несколько раз (согласно «РТК-Солар»).

Поддельные сообщения об акции распространяются мессенджерах и группах, специально созданных в социальных сетях. Претендентам на участие предлагается передать ссылку 10-20 друзьям. Ранее эти URL были непосредственно привязаны к фишинговому сайту, а теперь злоумышленники используют редиректы и с этой целью регистрируют тысячи доменов, цепочка которых постоянно изменяется.

Сайты фишеров однотипны и рекламируют курс онлайн-тренинга для сжигания жира, на который принудительно подписывают посетителей. Как выяснилось, большинство опций на этих ресурсах не работает, подробности оформляемой подписки отсутствуют, а публичная оферта, хотя и содержит данные юрлица, сомнительна.

«Вредоносные домены не имели привязки к бренду — это набор из сгенерированной последовательности символов в экзотических доменных зонах .ml, .tk, .cf, .ga и .gq, — комментирует эксперт Solar JSOC Александр Вураско. — Регистрация там бесплатна и может быть осуществлена через API, то есть автоматически. В свободном доступе легко найти скрипты, позволяющие пачками регистрировать такие доменные имена. Но самое интересное в новом витке схемы — это непосредственно процесс хищения денег. Вводя данные карты, жертва оформляла подписку, в рамках которой каждые 5 дней с нее списывали 889 рублей. Деньги поступали на счет реально существующего юрлица в банке из ТОП-20. Такие платежи антифрод-системы банка в большинстве случаев не замечают, а малая сумма с лихвой компенсировалась большим количеством подписчиков».

По словам «РТК-Солар», пик атаки, использующей имена «Красное и белое» и «Додо пицца», уже пройден. Созданные фишерами сайты заблокированы, массовые рассылки в мессенджерах и соцсетях не фиксируются. Однако можно ожидать, что в дальнейшем данная схема всплывет вновь — только сменит форму.

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