Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Злоумышленники запустили новую фишинговую кампанию, развернув сеть мошеннических ресурсов, использующих логотип популярного чат-бота DeepSeek для кражи криптовалюты.

Аналитики F.A.C.C.T. сообщили «Ведомостям» об этой схеме: преступники привлекают жертв обещанием бесплатной раздачи токенов.

Для участия пользователям необходимо авторизоваться через криптокошелек и подписать транзакцию — после этого злоумышленники получают доступ к средствам.

Кроме того, мошенники выпустили скам-токены — криптовалюты, курс которых искусственно завышается, а затем резко обрушивается. Подобную схему киберпреступники использовали перед инаугурацией Дональда Трампа.

Ранее F.A.C.C.T. также предупреждала о волне криптоскама с применением дипфейков.

Еще один способ хищения средств — сайты, предлагающие предзаказ токенов, якобы готовящихся к выпуску DeepSeek. Для регистрации требуется вход через криптокошелек, что позволяет злоумышленникам получить доступ к сид-фразе. Это дает им возможность полностью контролировать счет жертвы и опустошить его.

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