Фишеры сымитировали ресурсы почти 90% крупных российских компаний

Фишеры сымитировали ресурсы почти 90% крупных российских компаний

Фишеры сымитировали ресурсы почти 90% крупных российских компаний

Атакующие россиян фишеры предпочитают копировать сайты организаций – лидеров по выручке или популярности у пользователей. Жертвами такого подрыва репутации бренда становятся от 70 до 90% компаний, чаще всего банки.

Согласно статистике BI.ZONE, в 2023 году мошенники сымитировали 70% успешных российских бизнес-структур, около 87% популярных работодателей и 90% банков, высоко оцененных клиентами. При этом клоны ресурсов целевых компаний плодятся со скоростью до нескольких сотен в месяц.

Большинство фишинговых сайтов нацелены на сбор персональных данных (ФИО, номер телефона, имейл и т. п.). В качестве приманки посетителю могут предложить пройти опрос — якобы для повышения качества обслуживания, получения доступа к услуге, участия в акции.

Злоумышленники также создают поддельные страницы регистрации и с их помощью воруют учетные данные. Такие фальшивки, по данным экспертов, в основном имитируют сервисы ДБО; в случае успеха обманщики получают доступ к платежной информации жертвы.

При создании фейковых развлекательных ресурсов мошенники для пущей убедительности используют актуальную новостную повестку. Так, в ноябре – декабре 2023 года, когда все с увлечением смотрели и обсуждали сериал «Слово пацана», в Сети появилось почти 400 фишинговых сайтов, эксплуатирующих эту тему.

«В 2023 году мы выявили почти 212 000 фишинговых сайтов, которые были нацелены на кражу чувствительных данных, а за январь и февраль 2024 года — почти 41 000, — комментирует Дмитрий Кирюшкин, руководитель BI.ZONE Brand Protection . — Особенно часто преступники стараются подделать ресурсы банков, поскольку кража средств у пользователей наиболее очевидный для мошенников способ заработка».

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