Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Злоумышленники применяют те же схемы, что и при традиционных финансовых махинациях, включая фишинг и телефонное мошенничество. Однако появились и новые методы, такие как продажа фиктивных носителей с цифровыми рублями или обман под видом консалтинговых услуг.

Руководитель департамента информационно-аналитических исследований компании T. Hunter Игорь Бедеров сообщил «Известиям», что мошенники часто используют тему цифрового рубля в инвестиционных аферах.

Встречаются случаи продажи носителей информации, якобы содержащих цифровые рубли, а также создания фишинговых сайтов.

Контент-аналитик «Лаборатории Касперского» Татьяна Щербакова отметила, что скам-ресурсы используют цифровой рубль как приманку. Например, на одном поддельном сайте пользователям обещали «легкий заработок» — 10 тыс. рублей уже в день регистрации.

Чтобы получить доступ к «программе», необходимо было ввести личные и контактные данные, включая номер телефона, что могло привести к компрометации платежной информации.

Руководитель аналитического направления ГК InfoWatch Андрей Арсентьев сообщил, что телефонные мошенники активно запугивают пожилых граждан, убеждая их в необходимости срочного обмена наличных на цифровые рубли и требуя перевода средств на «защищенные счета».

С ростом популярности цифрового рубля число мошеннических схем, связанных с ним, будет увеличиваться, предупреждают эксперты. В зоне особого внимания специалистов по кибербезопасности — киберпреступные группировки, специализирующиеся на краже цифровых активов. Среди них выделяются Crazy Evil, а также киберпреступные организации из КНДР, Юго-Восточной Азии и Африки.

Аналитик Positive Technologies Роман Резников отмечает, что тема цифрового рубля активно эксплуатируется в фишинговых рассылках. Авторы таких сообщений могут запугивать граждан «сгоранием» традиционных сбережений, обещать высокую доходность или предлагать открыть якобы зарплатный счет.

«Главное оружие мошенников — иллюзия выгоды и имитация действий государственных органов», — резюмирует Игорь Бедеров.

Банк России в начале февраля зафиксировал волну дезинформации в соцсетях и мессенджерах о принудительном переводе граждан на цифровой рубль. В некоторых регионах МФЦ начали массово получать заявления об отказе от использования цифрового рубля, несмотря на отсутствие такой процедуры. Финансовый регулятор официально назвал эти слухи фейками.

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