Фишеры вытаскивают пароли сотрудников под видом анкет самооценки

Фишеры вытаскивают пароли сотрудников под видом анкет самооценки

Фишеры вытаскивают пароли сотрудников под видом анкет самооценки

Кибермошенники запустили новую рассылку, в которой пытаются ввести в заблуждение доверчивых сотрудников организаций. Под видом анкет самооценки фишеры пытаются выудить логины и пароли от корпоративных аккаунтов.

От имени HR-отделов служащим приходят письма, в которых предлагается пройти процедуру самооценки. По завершении этого процесса работников просят указать логин и пароль от корпоративной учётной записи.

Как объяснили специалисты «Лаборатории Касперского», сама анкета хотя бы частично имеет отношение к оценке собственной эффективности в компании. Тем не менее это не отменяет кражу учётных данных при попытке ввести их в фишинговые поля.

Интересно, что для подтверждения пароля сотруднику приходится целых два раза вводить свою комбинацию. «Фишка» этой кампании в том, что работник вводит данные не на стороннем ресурсе (что может сразу насторожить), а в конце заполнения анкеты (что несколько усыпляет бдительность).

 

В Kaspersky также указали и на промахи фишеров: например, доменное имя в адресе отправителя не совпадает с названием организации, а в самом теле письма можно найти опечатки.

Есть ещё один красный флаг: отправители настаивают, что анкету нужно заполнить до конца дня. Такая срочность, как правило, указывает на мошенников.

Эксперты рекомендуют сразу справляться у HR-отдела, была ли подобная рассылка и стоит ли обращать на неё внимание.

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