Студент получил 13 месяцев за взлом имейлов и Snapchat-аккаунтов девушек

Студент получил 13 месяцев за взлом имейлов и Snapchat-аккаунтов девушек

Студент получил 13 месяцев за взлом имейлов и Snapchat-аккаунтов девушек

Пуэрто-риканский суд приговорил студента одного из местных университетов к 13 месяцам тюрьмы за взлом ящиков электронной почты и Snapchat-аккаунтов однокурсниц. Киберсталкер атаковал в общей сложности более 100 студенток.

Иван Сантелл-Веласкес, известный в Сети как Slay3r_r00t, признал себя виновным ещё 13 июля. Доступ к нужной информации он получал с помощью спуфинга и фишинговых схем.

«Подсудимый приставал к ряду девушек, шантажируя их фотографиями интимного характера, которые он до этого вытащил из их аккаунтов. В некоторых случаях молодой человек публиковал эти снимки», — заявил поверенный.

Помимо этого, Веласкес взломал несколько университетских почтовых ящиков и собрал персональные данные с помощью фишинга и спуфинга. Между 2019 и 2021 годами юноша также скомпрометировал несколько Snapchat-аккаунтов девушек и выкрал интимные снимки.

«Киберсталкинг может очень сильно докучать жертвам, приводя к депрессии, страху и даже суициду. Именно поэтому мы в ФБР тщательно расследуем такие случаи», — комментирует сотрудник ФБР Джозеф Гонсалес.

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