Полиция задержала мошенников, укравших у агрегаторов 3,5 млн рублей

Полиция задержала мошенников, укравших у агрегаторов 3,5 млн рублей

Полиция задержала мошенников, укравших у агрегаторов 3,5 млн рублей

В Новосибирске полиция задержала двух местных жителей, подозреваемых в мошенничестве с агрегаторами такси. По данным следствия, в течение двух лет они оформляли фиктивные заказы, что позволило им незаконно получить 3,5 млн рублей.

Как сообщила официальный представитель МВД России Ирина Волк, злоумышленники использовали интернет-приложение для обхода системы защиты агрегаторов.

Они скупали данные водительских удостоверений и регистрировали их в базе, создавая около 50 фиктивных учетных записей водителей.

Далее подозреваемые оформляли заказы, отмечая их выполненными при помощи подмены координат геопозиционирования. Эти фиктивные данные передавались агрегатору, после чего на их счета поступала оплата.

По факту мошенничества следователи отдела полиции №5 «Дзержинский» УМВД России по Новосибирску возбудили уголовное дело по ч. 3 ст. 159 УК РФ (мошенничество). В ходе следственных действий изъяты 23 смартфона, ноутбуки и большое количество сим-карт.

Подозреваемые задержаны, суд избрал им меру пресечения в виде запрета на совершение определенных действий. Расследование продолжается.

Отметим, что в январе 2025 года по аналогичному делу были осуждены два жителя Саратова. Однако им удалось избежать реального срока.

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