Мошенники пытаются атаковать студентов от имени деканатов

Мошенники пытаются атаковать студентов от имени деканатов

Мошенники пытаются атаковать студентов от имени деканатов

Злоумышленники начали атаковать студентов, зарегистрированных на портале «Современная цифровая образовательная среда» (СЦОС) Минобрнауки РФ. Основная цель атаки — получить идентификационные данные для авторизации на Госуслугах.

О появлении данной схемы узнали корреспонденты ТАСС. Злоумышленники выдают себя за сотрудников деканатов.

И действительно, многие деканаты требовали от студентов зарегистрироваться на СЦОС. Там выложены образовательные курсы, а также хранятся студенческие билеты и зачетные книжки студентов.

Как рассказали студенты, которых пытались атаковать, мошенники используют голосовые звонки через WhatsApp (принадлежит признанной в России экстремистской организацией и запрещенной корпорации Meta). Основная задача — добиться демонстрации экрана во время видеозвонка при регистрации на портале Госуслуг.

«Цель злоумышленников — подтвердить транзакцию, привязать новое устройство к информационной или банковской системе или получить доступ к онлайн-банку, чтобы в дальнейшем украсть деньги жертвы», — прокомментировал цель злоумышленников главный эксперт «Лаборатории Касперского» Сергей Голованов.

Если им не удается получить желаемое, они пытаются действовать через родителей студентов. При этом злоумышленники часто не знают, в каком конкретно вузе учится их потенциальная жертва.

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