Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

Лжепокупатели уводят продавцов с досок объявлений на фишинговые сайты

В телеграм-канале Управления МВД РФ по организации борьбы с противоправным использованием ИКТ опубликовано предупреждение о мошеннической схеме, нацеленной на сбор банковских реквизитов продавцов, использующих доски объявлений.

Злоумышленники под видом покупателя вступают в контакт с намеченной жертвой, выражая желание приобрести товар, но при этом оговаривают условие: сделка должна быть проведена на надежном сайте. Они якобы уже провели там платеж — в этом можно удостовериться, перейдя по указанной ссылке.

На самом деле этот сайт фишинговый. Если ввести в форму данные банковской карты и нажать кнопку «Получить деньги», мошенники завладеют информацией, позволяющей опустошить счет жертвы.

Стоит отметить, что приведенный киберкопами сценарий обмана продавцов на «Авито», «Юле» и проч. не нов. Он уже несколько лет используется, например, в рамках мошеннических операций, известных в ИБ-кругах как «Мамонт».

Таким же образом злоумышленники выманивают платежные данные у пользователей сайтов объявлений, которые приходят туда за покупками. В таких случаях обманщик представляется продавцом и тоже пытается увести намеченную жертву с легитимного сервиса (там может работать антифрод, способный выявлять и пресекать попытки поделиться фишинговой ссылкой).

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