Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Авторы сложных сценариев отъема денег у юрлиц стали использовать ИИ, чтобы ускорить сбор данных о намеченных жертвах. В RTM Group зафиксировали сотни случаев хорошо подготовленных атак на малый и средний бизнес.

Сама мошенническая схема выглядит, как BEC-атака, только вместо имейл используются мессенджер (в данном случае Telegram) и телефонная связь. Применение ИИ, по оценке экспертов, позволило повысить эффективность обмана на 40%; при этом преступный доход ОПГ средней величины (10 участников) может ежедневно составлять от 1 млн до нескольких десятков млн рублей.

В ходе подготовки злоумышленники, вооружившись ИИ, собирают информацию из слитых в Сеть баз. Найдя совпадения по месту работы и совместным счетам, они разбивают мишени на пары: владелец – управляющий компании, гендиректор – его зам, директор – главбух и т. п.

Затем в Telegram создаются поддельные аккаунты лидеров каждой пары, и боты начинают слать сообщения от их имени, вовлекая подчиненных в диалог. В качестве темы обычно используются непорядочность знакомых / клиентов либо мифическая проверка со стороны правоохраны (к примеру, ФСБ).

Сообщения бота могут содержать фамилии реальных представителей госорганов, скриншоты специально составленных документов. После такой обработки следует звонок персоны, упоминавшейся в ходе беседы.

Лжеревизор начинает задавать вопросы о случаях мошенничества, долгах, неких платежах, пытаясь определить финансовую проблему, которую можно использовать как предлог для выманивания денег переводом на левый счет.

«Основной рекомендацией по минимизации рисков является постоянное внимание к деталям в ходе виртуального общения с партнерами по бизнесу и сотрудниками, особенно когда речь идет о проблемах с законом, переводах финансовых средств, проверках компетентных органов, — заявили эксперты «Известиям». — Также специалисты RTM Group рекомендуют не выкладывать в публичный доступ прямые контакты руководителей компаний и департаментов».

На днях мы анализировали «злые» аналоги ChatGPT: xxXGPT, WormGPT, WolfGPT, FraudGPT, DarkBERT, HackerGPT. Рассказали, в чём состоит опасность и как с нею бороться.

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