Мошенники выдают свои кол-центры за техподдержку Госуслуг

Мошенники выдают свои кол-центры за техподдержку Госуслуг

Мошенники выдают свои кол-центры за техподдержку Госуслуг

Охотники за СМС-кодами, открывающими вход в аккаунты, добавили новый штрих к своим схемам обмана. Обнаружены онлайн-справочники с фейковыми номерами телефона поддержки «Госуслуг», по которым отвечают мошенники.

Как выяснил DLBI, для повышения позиций таких сайтов в поисковой выдаче используются методы черной оптимизации (black SEO).

Злоумышленники также могут прислать СМС с поддельным контактом службы техподдержки, сообщив от ее имени о неудачной попытке входа или о взломе аккаунта. Тревожная весть способна заставить получателя забыть о бдительности.

При звонке на указанный номер собеседник (оператор мошеннического кол-центра) постарается под тем или иным предлогом выманить у владельца аккаунта искомый одноразовый код.

«Пока от массового применения таких схем нас отделяют относительно высокая сложность организации масштабных СМС-рассылок, а также трудоемкость и длительность поискового продвижения поддельных сайтов, — комментирует основатель сервиса DLBI Ашот Оганесян. — Однако, если те тесты, которые мы видим сейчас, покажут мошенникам эффективность, техническое решение будет найдено, так же, как сим-боксы заменили VoIP-телефонию после ограничения международного трафика».

Чтобы не попасть в ловушку, владельцам личного кабинета на портале госуслуг советуют скопировать телефон техподдержки в свой список контактов и пользоваться только им.

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