Мошенники пытаются красть деньги и данные самокатчиков

Мошенники пытаются красть деньги и данные самокатчиков

Мошенники пытаются красть деньги и данные самокатчиков

Эксперты ГК «Кросс технолоджис» выявили новую мошенническую схему, нацеленную на пользователей сервисов проката средств индивидуальной мобильности (СИМ). Злоумышленники под видом авторизации на таких платформах похищают персональные данные и платежные реквизиты.

Специалисты сервиса Smart Business Alert (SBA) зафиксировали рост фишинговых рассылок в мессенджерах, связанных с открытием сезона проката СИМ. Мошенники представляются официальными сервисами аренды и предлагают пользователям пройти повторную авторизацию для продолжения использования услуг.

Для этого жертве предлагают:

  • Перейти по ссылке на фальшивую страницу авторизации;
  • Войти через Telegram, указав логин и пароль;
  • Подтвердить данные банковской карты.

На самом деле данные передаются мошенникам, которые могут использовать их для кражи средств и личной информации. Кроме того, злоумышленники распространяют вредоносное ПО, маскируя его под обновленные версии мобильных приложений сервисов проката.

Основными жертвами атак становятся сотрудники ИТ-компаний среднего возраста, однако, по оценкам аналитиков, под угрозой находится любой пользователь прокатных сервисов. В 2024 году их число превысило 21 миллион человек, что делает этот сегмент особенно привлекательным для мошенников.

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