Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Московская школьница перевела в общей сложности 3,8 млн рублей онлайн-гадалке, которая пообещала снять порчу и гарантировать успешную сдачу ЕГЭ. Для этого девушка использовала средства родителей, накопленные на первоначальный взнос по ипотеке.

Как сообщает телеграм-канал Mash, 16-летняя школьница познакомилась с гадалкой через мессенджер в декабре 2024 года. Первоначально стоимость «ритуала» составляла 500 рублей.

Почти сразу гадалка сообщила о «страшной порче», из-за которой девушка якобы не сможет сдать экзамены. Затем мошенница начала настаивать на проведении всё новых и более дорогих обрядов. За четыре месяца школьница перевела ей 1,1 млн рублей, 10 тысяч долларов и 16 тысяч евро — все из семейных сбережений. Когда деньги закончились, гадалка просто удалила переписку и исчезла.

Пропажу средств родители обнаружили накануне сделки по внесению ипотечного взноса. Дочь сразу призналась в случившемся. После этого семья обратилась в правоохранительные органы. Сейчас проводится расследование.

Этот случай — не единичный. В октябре 2024 года прокуратура Москвы сообщила о возбуждении уголовного дела по факту хищения 265 тысяч рублей под видом проведения магических ритуалов и обрядов.

В начале марта 2025 года, как сообщали СМИ, мошенница-таролог выманила данные банковской карты у клиентки и похитила со счёта более 1,2 млн рублей — не прерывая при этом гадание.

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