Предполагаемый участник Scattered Spider сознался в фишинге по сговору

Предполагаемый участник Scattered Spider сознался в фишинге по сговору

Предполагаемый участник Scattered Spider сознался в фишинге по сговору

Окружной суд Флориды заслушал заявление Ноя Урбана (Noah Michael Urban) о признании вины в рамках двух уголовных дел о коллективной краже криптовалюты через фишинг (второе с тем же фигурантом рассматривают в Калифорнии).

По версии следствия, 20-летний местный житель, использующий ники Sosa, Elijah, King Bob и Anthony Ramirez, входил в состав интернациональной кибергруппы Scattered Spider.

За последние годы группировка, которую специалисты именуют также Starfraud, UNC3944, Scatter Swine, Muddled Libra и Roasted 0ktapus, провела ряд атак с применением шифровальщиков на крупные компании — отельеров, держателей казино и курортных сетей. До этого она в основном промышляла смишингом, зачастую практикуя также сим-своппинг.

Арест Урбана по подозрению в причастности к фишингу, повлекшему кражу миллионов долларов в криптовалюте, состоялся в январе 2024 года. Через полгода аналогичное дело было открыто в Калифорнии, где ответчиками числятся еще четверо американцев.

По соглашению (PDF), достигнутому в ходе обоих процессов, житель Палм-Кост признает себя виновным в преступном сговоре, мошенничестве с использованием проводной связи и краже персональных данных с отягчающими обстоятельствами.

У него конфискуют имущество и крипту, приобретенные противозаконными методами. С Урбана также взяли обязательство уплатить более $13 млн в возмещение ущерба, причиненного жертвам (всего выявлено 60).

Приговор по обоим делам будет вынесен во Флориде. Сроки пока не названы.

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