Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Меры против телефонных и интернет-мошенников, разработанные российскими властями, оформлены в виде пакета законопроектов, созданных при участии Банка России и правоохранительных органов.

Они затрагивают основные схемы, которые используют телефонные и интернет-мошенники и включают прежде всего маркировку звонков и самозапрет на взятие кредитов, в том числе в микрофинансовых организациях.

Целиком пакет мер, как анонсировал министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев, включает 30 нормативных актов.

Маркировка звонков, по мнению правительства, позволит идентифицировать звонящих и исключит ситуацию, когда мошенники выдают себя за сотрудников банков или правоохранительных органов.

Госучреждениям, операторам связи и банкам будет запрещено связываться с гражданами через мессенджеры. Будет также введен запрет на рассылку СМС-сообщений во время звонков. Это позволит пресечь кражи кодов аутентификации.

Данные меры предлагают удаленно запретить оформление кредитов и займов онлайн на свое имя через портал Госуслуг или сервисы банков. Снять это ограничение можно будет при личном посещении МФЦ или отделения банка.

Кредитные организации будут также обязаны проводить более тщательную проверку заемщиков. Предлагается в том числе запретить перечисление микрозаймов на счета третьих лиц, что, по мнению разработчиков, позволит закрыть лазейку, которой очень часто пользуются злоумышленники.

В том случае, если персональные данные гражданина оказались скомпрометированы в ходе утечки, будет вводиться временная заморозка на возможность взять кредит онлайн. То же самое будет происходить при смене номера телефона или других учетных данных.

Анонсированные правительством меры предлагают закрепить возможность информационного обмена между госучреждениями, банками и цифровыми платформами. Это должно облегчить мониторинг потенциально подозрительных операций и вовремя пресекать потенциальные мошенничества.

Как предположил обозреватель «Российской газеты» Олег Капранов, речь может идти о создании обновленной системы «Антифрод», которая будет также агрегирована с «Антифишинг» и «Мультисканер». Ее создание анонсировал заместитель министра цифрового развития Александр Шойтов на конференции SOC Forum 2024.

«Мы детально проанализировали наиболее распространенные мошеннические схемы, включая обман через звонки и сообщения, взломы личных кабинетов и оформление кредитов на чужие паспорта. На основе этого анализа мы разработали меры для защиты граждан от таких угроз. В результате гражданам станет доступен широкий набор инструментов, который поможет им обезопасить себя от телефонного и интернет-мошенничества», — отметил вице-премьер - глава аппарата Правительства Дмитрий Григоренко.

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