В App Store нашлись поддельные приложения ВТБ и Тинькофф

В App Store нашлись поддельные приложения ВТБ и Тинькофф

В App Store нашлись поддельные приложения ВТБ и Тинькофф

В МВД России предупредили владельцев iPhone о фейковых приложениях кредитных организаций ВТБ и «Тинькофф», размещённых в официальном магазине App Store.

Согласно информации, размещённой в телеграм-канале Управления по организации борьбы с противоправным использованием информационно-коммуникационных технологий, разработчики поддельных приложений пытаются добраться до личной информации граждан.

Чтобы не вызывать подозрений у владельцев смартфонов на iOS, мошенники накрутили софту оценки. Россиянам стоит помнить, что у ВТБ и «Тинькофф» нет приложений в App Store.

Если такие официальные программы появляются, банки обязательно уведомляют клиентов и рекомендуют скачать, пока их не удалили.

Напомним, на днях стало известно, что мошенники рассылают россиянам фишинговые письма от имени Looker Studio.

Ещё в одной свежей кампании аферисты выманивают код 2FA и сознаются в обмане, затем имитируют поиск преступника и просят помощи.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru