В Петербурге задержали мошенников, которые использовали краденные аккаунты

В Петербурге задержали мошенников, которые использовали краденные аккаунты

В Петербурге задержали мошенников, которые использовали краденные аккаунты

Сотрудники уголовного розыска Петербурга задержали двух злоумышленников, которые взламывали учетные записи на портале Госуслуг (ЕПГУ) и оформляли кредиты в микрофинансовых организациях.

Злоумышленники, как выяснило издание 78.ru, действовали по отлаженной схеме.

Они скупали неактивные сим-карты, затем проверяли, привязан ли к ней учетная запись на ЕПГУ. В случае если телефонный номер был привязан к учетной записи, преступники получали данные жертвы, включая конфиденциальные, и начинали оформлять кредиты и рассрочки на сайтах маркетплейсов и микрофинансовых организациях.

После одобрения заявки злоумышленники выводили деньги на свои счета. Таким образом им удалось похитить около 500 тыс. рублей.

«В настоящее время установлена причастность задержанных к десяти эпизодам преступной деятельности. По каждому эпизоду были возбуждены уголовные дела по статье 159 УК РФ (мошенничество), которые в дальнейшем объединены в одно производство», — отмечают в пресс-службе ГУ МВД России по Петербургу и Ленинградской области.

В ходе обысков у двух фигурантов дела – 19-летнего петербуржца и 20-летнего жителя Псковской области – были изъяты сим-карты, оборудование и платежные карты. Также у одного из задержанных были найдены наркотические вещества.

В качестве меры пресечения подозреваемым избран домашний арест.

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