Мошенники выдают себя за регуляторов, требуя оплатить пошлину по QR-коду

Мошенники выдают себя за регуляторов, требуя оплатить пошлину по QR-коду

Мошенники выдают себя за регуляторов, требуя оплатить пошлину по QR-коду

Злоумышленники рассылают поддельные уведомления якобы от регуляторов, прикладывая QR-коды для оплаты «пошлины». «Лаборатория Касперского» выявила новую схему мошенничества, нацеленную на сотрудников российских организаций.

В рамках этой схемы мошенники отправляют письма с требованием легализовать трудовые отношения компании.

В сообщении утверждается, что организация подозревается в использовании нелегальной занятости, и если не принять меры, последует выездная проверка.

К письму прикреплён PDF-файл, в котором содержится описание «нарушения» и QR-код для оплаты почтовых расходов — 108 рублей. Адресатам сообщают, что документы якобы уже подготовлены и находятся в почтовом отделении.

Однако на самом деле эта сумма и есть цель мошенников. Более того, введённые платёжные данные могут использоваться для дальнейших атак.

«В начале года они начали рассылать письма на корпоративные почты, но атаки по-прежнему нацелены на частных пользователей. Использование QR-кодов в таких письмах даёт злоумышленникам возможность скрывать вредоносные ссылки и менять их при необходимости», — объясняет Сергей Голованов, главный эксперт «Лаборатории Касперского».

Чтобы не стать жертвой подобных атак, специалисты рекомендуют всегда перепроверять информацию и консультироваться с ИТ- или ИБ-отделом.

«Часто мошенники играют на страхе, запугивая жертв. Поддельные письма можно распознать по тревожному заголовку, ссылкам на законы, жёстким срокам исполнения и орфографическим ошибкам», — отмечает Роман Деденок, эксперт по кибербезопасности.

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