Мошенники под видом сейлов пытаются увести имейлы россиян

Мошенники под видом сейлов пытаются увести имейлы россиян

Мошенники под видом сейлов пытаются увести имейлы россиян

В конце января 2025 года «Лаборатория Касперского» зафиксировала рост почтовых фишинговых рассылок, направленных на кражу учётных данных от электронных ящиков сотрудников российских организаций.

К началу февраля было заблокировано уже несколько сотен таких писем, однако угроза остается актуальной. По мнению специалистов, кампания в первую очередь ориентирована на малый бизнес.

Злоумышленники представляются менеджерами по продажам и отправляют потенциальным жертвам письмо с просьбой подписать и вернуть договор, который якобы приложен к сообщению.

При открытии прикреплённого PDF-файла пользователю показывается уведомление об ошибке. Затем предлагается подтвердить учётные данные для входа в облачное хранилище, где якобы находится документ. В действительности же введённые логин и пароль попадают к мошенникам.

Эксперты отмечают, что схема основана на методах социальной инженерии: злоумышленники пытаются вызвать у жертвы доверие и побудить к необдуманным действиям.

В связи с этим сотрудникам компаний и частным пользователям рекомендуется критически относиться к подозрительным сообщениям и повышать уровень цифровой грамотности.

Специалисты также обращают внимание на то, что атаки всё чаще направлены на малый бизнес, что опровергает распространённое мнение о его невысокой привлекательности для киберпреступников.

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