Мошенники подделывают аккаунты блогеров в Telegram для атак на читателей

Мошенники подделывают аккаунты блогеров в Telegram для атак на читателей

Мошенники подделывают аккаунты блогеров в Telegram для атак на читателей

В Telegram множатся фейковые аккаунты известных блогеров, созданные для реализации мошеннических схем. Поддельные каналы быстро набирают подписчиков, готовых отозваться на любое предложение своего кумира.

Фальшивки зачастую используют те же аватары и имена, их легко перепутать с оригиналом, и сложившаяся аудитория постепенно перетекает к обманщикам и там еще больше разрастается. Чтобы ускорить процесс, имитаторы сами добавляют пользователей в свои группы (тех, у кого в настройках конфиденциальности не выставлен запрет).

«Мошенники создают поддельный аккаунт известного человека в мессенджере, “похищают” его подписчиков и копируют оригинальные посты, — предупреждает киберполиция России. — Затем аферисты размещают в канале публикацию с фишинговой ссылкой. Таким образом злоумышленники “продают” несуществующие курсы или рекламируют “удачные” схемы инвестирования».

Кроме мифических инвестиций и курсов обучения (разумеется, платных и с передачей личных и платежных данных), мошенники могут от имени своего персонажа предложить поучаствовать в розыгрыше призов, сборе средств на благотворительность, голосовании в рамках выдуманного конкурса.

Заманчивое предложение может быть озвучено в группе или в виде личного сообщения — любимый блогер якобы приглашает принять участие в совместном проекте, требующем начальных капиталовложений. Для пущей убедительности злоумышленники могут использовать дипфейк.

Все эти предлоги преследуют единственную цель: заставить энтузиастов раскошелиться, а заодно слить личные и платежные данные.

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