Мошенники начали массово рассылать письма с фейковыми штрафами

Мошенники начали массово рассылать письма с фейковыми штрафами

Мошенники начали массово рассылать письма с фейковыми штрафами

МВД России предупредило о массовой рассылке мошеннических писем от имени различных ведомств с уведомлениями о просроченных задолженностях. В этих письмах также содержится требование оплатить задолженность через Систему быстрых платежей (СБП), сопровождающееся угрозами ареста имущества в случае неуплаты.

Как сообщили ТАСС в Управлении по борьбе с противоправным использованием информационно-коммуникационных технологий МВД России (УБК МВД), мошенники рассылают уведомления от имени различных государственных органов.

В письмах содержатся сообщения о якобы имеющейся задолженности, а также угрозы штрафов или ареста имущества при отсутствии оплаты.

Оплата предлагается через СБП, а в некоторых случаях в письме указывается QR-код или ссылка для перевода средств.

«Иногда злоумышленники предлагают скидки, которые действуют "только сейчас" и доступны лишь при указанной форме оплаты», — сообщили в УБК МВД.

Ранее в нескольких российских регионах была зафиксирована рассылка мошеннических писем от имени Инспекции труда с требованием оплатить «почтовые расходы». QR-код, указанный в таких письмах, зачастую вёл на вредоносную страницу.

В МВД рекомендуют проверять наличие штрафов и задолженностей только через портал Госуслуг или официальные ресурсы Федеральной налоговой службы.

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