В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

Сотрудники МВД России закончили предварительное расследование деятельности ОПГ, воровавшей платежные данные из интернет-магазинов. Уголовное дело о краже реквизитов 159 тыс. банковских карт передано в Советский суд Рязани для рассмотрения по существу.

По версии следствия, в период с октября 2017 года по июнь 2023-го участники криминальной группировки взламывали сайты магазинов, получали доступ к базам данных и с помощью специализированной программы (видимо, веб-скиммера) воровали конфиденциальную информацию, вводимую покупателями в формы для заказов.

Украденные данные проверялись на актуальность, а затем выставлялись на продажу в даркнете. Год назад преступную деятельность удалось пресечь.

Оперативно-разыскные мероприятия проводились при участии ФСБ; на территории Рязанской и Ростовской областей проведено шесть арестов и обыски. Изучение изъятых устройств и документов показало, что взломщикам суммарно удалось украсть данные 159 210 платежных карт.

Подельников обвиняют в неправомерном обороте средств платежей и использовании вредоносных программ (статьи 187 и 273 УК РФ). Поскольку главарь пошел на сделку со следствием, согласившись сотрудничать, его дело выделено в отдельное производство.

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