Блогеров атакуют фейковые рекламодатели, ворующие учетки Telegram

Блогеров атакуют фейковые рекламодатели, ворующие учетки Telegram

Блогеров атакуют фейковые рекламодатели, ворующие учетки Telegram

Эксперты «Лаборатории Касперского» выявили новую мошенническую схему, нацеленную на угон аккаунтов Telegram. Злоумышленники предлагают русскоязычным блогерам рекламное сотрудничество и под этим предлогом заманивают их на фишинговый сайт.

Целевая атака начинается с обращения мифического представителя крупного онлайн-ретейлера. Придерживаясь стандартной процедуры делового общения, «менеджер» рассказывает об условиях партнерства: блогер может выбрать любые позиции, представленные на площадке, устроить распаковку для подписчиков, разместить ссылки на товары у себя в аккаунте.

В ходе диалога обговаривается стоимость рекламной интеграции. Если потенциальную жертву все устраивает, собеседник говорит, что озвученный выбор нужно согласовать с руководством. Переписка с фальшивым менеджером может длиться несколько дней.

В определенный момент блогера просят зарегистрироваться на сайте партнерской программы и дают ссылку. Поддельный ресурс, по словам аналитиков, выглядит правдоподобно: на нём размещены логотип, описание «партнерки» и бонусов, на которые могут рассчитывать участники.

На фишинговой странице нужно указать ФИО, имейл, номер телефона, число подписчиков и охваты канала. После этого происходит редирект на фальшивую форму авторизации в Telegram, где требуется ввести одноразовый код для входа в аккаунт. Чтобы обосновать необходимость такой информации, мошенники могут сослаться на некие новые требования закона о рекламе.

Украденные данные откроют им доступ к Telegram-аккаунту блогера и всем привязанным каналам. Впоследствии его могут использовать для шантажа, размещения стороннего контента или реализации других мошеннических схем.

«Блогерам приходят десятки рекламных предложений в день, поэтому они могут не заметить подвоха, — комментирует Ольга Свистунова, старший контент-аналитик в Kaspersky. — Злоумышленники, в свою очередь, разрабатывают легенды так, чтобы усыпить бдительность потенциальных жертв, например, ссылаются на нормативные акты и корпоративную политику. Однако просьба передать конфиденциальные данные, к которым относятся пароль и одноразовый код из СМС или push-уведомления, должна сразу насторожить».

Чтобы не стать жертвой подобного мошенничества, эксперты рекомендуют придерживаться следующих правил:

  • критически относиться к любым сообщениям и предложениям в Сети;
  • настроить в Telegram двухфакторную аутентификацию;
  • не переходить по ссылкам из сомнительных сообщений;
  • не передавать никому конфиденциальные данные, в том числе пароли от аккаунтов;
  • использовать надёжное защитное решение, которое предупредит о попытке перейти на фишинговый или скам-ресурс.

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