Атакующие крадут eSIM россиян для доступа к их онлайн-банкингу

Атакующие крадут eSIM россиян для доступа к их онлайн-банкингу

Атакующие крадут eSIM россиян для доступа к их онлайн-банкингу

В новых кампаниях злоумышленники крадут телефонные номера пользователей, чтобы получить доступ к онлайн-банкингу. Для этого преступники используют технику подмены или восстановления встроенной цифровой карты eSIM.

Об атаках рассказали в компании F.A.C.C.T. Аналитики Fraud Protection выявили более сотни попыток аутентифицироваться в личных кабинетах клиентов российских кредитных организаций.

Доступ к номеру телефона киберпреступники получают с помощью функции замены или восстановления цифровой симки: переносят номер на собственное мобильное устройство с eSIM.

Для этого мошенникам нужен поддерживающий цифровые симки смартфон, а также взломанный личный кабинет жертвы в системе оператора мобильной связи.

Первые подобные атаки исследователи зафиксировали осенью 2023 года. В этом плане Россия чуть отстаёт: за рубежом, по словам F.A.C.C.T., такое практикуется уже не меньше года.

Алгоритм следующий: злоумышленник создаёт заявку на сайте или в приложении оператора связи на перевод номера с физической карты на виртуальную. Так он получает QR-код или код активации адреса SM-DP+.

Как только эти шаги выполнены, жертва не может больше использовать свою симку. Потеряв доступ к номеру, гражданин лишается возможности войти в систему онлайн-банкинга, а вот киберпреступник, наоборот, получает такой доступ.

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