Банки сберегли клиентам 5,8 трлн руб., мошенникам удалось украсть 15,8 млрд

Банки сберегли клиентам 5,8 трлн руб., мошенникам удалось украсть 15,8 млрд

Банки сберегли клиентам 5,8 трлн руб., мошенникам удалось украсть 15,8 млрд

По данным Банка России, в 2023 году кредитно-финансовые организации пресекли 34,8 млн попыток кражи денег со счетов на общую сумму 5,8 трлн рублей. Потери клиентов по вине мошенников составили 15,8 млрд руб. — на 11,5% больше, чем в 2022 году.

В ЦБ полагают, что одной из возможных причин роста объема хищений является изменение характера телефонного мошенничества: злоумышленники стали уделять больше внимания выбору целей и тщательнее готовиться к атакам, изучая открытые источники и результаты утечек.

Больше всего было похищено через операции по банковским картам.

 

При этом обманщики могут украсть не только собственные средства жертв, но также полученные ими в банке кредиты. Чтобы избежать таких потерь, Центробанк собирается ввести дополнительные требования к антифрод-процедурам по выдаче кредитов и займов.

С июля финансовые организации также обяжут на два дня приостанавливать подозрительные транзакции, чтобы клиенты смогли обратить на них внимание и в случае необходимости отозвать. Если счет получателя перевода числится в базе регулятора как мошеннический, а банк не заморозил операцию на положенный срок, он должен будет возместить клиенту потерю.

Доля денежных средств, возращенных клиентам банками, в сравнении с 2022 годом увеличилась на 8,7% — до 1,38 млрд рублей. ЦБ направил операторам связи информацию о 575,7 тыс. телефонных номеров, использованных мошенниками, а также инициировали блокировку 42,8 тыс. сайтов и страниц, созданных обманщиками.

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