К 14 февраля стоит ждать волны фишинга, поддельных QR-кодов и Fake Date

К 14 февраля стоит ждать волны фишинга, поддельных QR-кодов и Fake Date

К 14 февраля стоит ждать волны фишинга, поддельных QR-кодов и Fake Date

Мошенники традиционно активизируются в преддверии Дня всех влюбленных, который отмечается 14 февраля. Массовая покупка подарков в этот период дает злоумышленникам множество возможностей для обмана.

Как отметила в комментарии для «Известий» GR-директор ИБ-компании «Код Безопасности» Александра Шмигирилова, популярность праздника растет, и многие стремятся купить подарки или организовать сюрпризы, часто в спешке.

Этим и пользуются мошенники. Руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Лиги цифровой экономики Виталий Фомин напомнил, что в прошлые годы одной из самых распространенных схем были фейковые интернет-магазины с заманчивыми скидками, после оплаты на которых «продавцы» переставали выходить на связь.

Эксперт «Газинформсервис» Марина Пробетс ожидает увеличения числа фишинговых атак, которые благодаря искусственному интеллекту могут стать еще более персонализированными:

«Возможно использование дипфейк-технологий для создания поддельных видео- и аудиосообщений, усиливающих эффект доверия. Кроме того, могут появиться новые схемы, связанные с криптовалютами и NFT-токенами, предлагаемыми как романтические инвестиции».

Старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского» Ольга Свистунова отмечает, что мошенники будут активно рассылать фишинговые сообщения от имени крупных брендов, предлагая скидки, подарки или купоны. Ожидается также рост атак, связанных с розыгрышами и голосованиями, нацеленных на пользователей мессенджеров.

В пресс-службе Ozon предупредили о возможных атаках с использованием QR-кодов, ведущих на мошеннические сайты, распространяющие вредоносные программы или предназначенные для кражи банковских данных.

По словам директора по развитию центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA Александра Вураско, популярностью у злоумышленников пользуется схема Fake Date («фальшивые свидания»):

«Мошенники используют чужие фотографии из соцсетей или создают их с помощью ИИ. Один из главных признаков обмана — просьба перейти по ссылке для бронирования или оплаты билетов на мероприятия». После оплаты злоумышленники исчезают, а платежные данные жертвы оказываются в руках преступников.

«Главная опасность мошеннических схем, приуроченных к 14 февраля, заключается в том, что люди, не проверяя надежность ресурсов, вводят данные своих банковских карт, включая CVC-код и срок действия. Это может привести к серьезным финансовым потерям», — предупреждает аналитик-исследователь угроз кибербезопасности R-Vision Алина Байрамова.

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