В Свердловской области задержан распространитель мобильных троянов

В Свердловской области задержан распространитель мобильных троянов

В Свердловской области задержан распространитель мобильных троянов

Управление по борьбе с противоправным использованием информационно-коммуникационных технологий (УБК МВД) по Свердловской области установило и задержало злоумышленника, распространявшего трояны и похищавшего с их помощью денежные средства. В числе прочего он маскировал зловредные программы под списки пропавших без вести в ходе СВО.

Как сообщает официальный телеграм-канал УБК МВД России «Вестник киберполиции России», от действий подозреваемого пострадали как минимум 12 человек. Общий доказанный ущерб превысил 500 тысяч рублей.

Оперативники вышли на след злоумышленника, когда он действовал по стандартной схеме: в социальных сетях он находил объявления о пропавших мобильных телефонах, связывался с их владельцами через мессенджеры и предлагал установить приложение для определения местоположения устройства.

На деле это была троянская программа. Таким образом он похитил около 25 тысяч рублей у пенсионерки, пытавшейся помочь внучке найти телефон.

Однако, как выяснили сотрудники УБК МВД, основной метод распространения вредоносов был иным: злоумышленник рассылал вирусы через Telegram, выдавая их за «списки пропавших без вести» в зоне СВО.

Родственники, потерявшие связь с близкими, надеялись получить информацию и сами устанавливали трояны, после чего их данные оказывались в руках мошенника. В результате ущерб составил более 500 тысяч рублей, а количество пострадавших превысило 12 человек.

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