Мошенники выманивают критичные данные под видом курьеров

Мошенники выманивают критичные данные под видом курьеров

Мошенники выманивают критичные данные под видом курьеров

Мошенники всё чаще пытаются выманить у граждан критически важные персональные данные — ИНН, СНИЛС и коды подтверждения — под предлогом доставки заказов с маркетплейсов. Представляясь курьерами, они утверждают, что эти данные якобы необходимы для получения посылки.

Как рассказала в комментарии «РИА Новости» генеральный директор компании STCrypt (входит в SafeTech Group) Дарья Верестникова, звонок якобы от имени маркетплейса — это лишь первый этап схемы.

На втором этапе с жертвой связывается человек, представляющийся сотрудником правоохранительных органов. Он сообщает о якобы зафиксированном взломе аккаунта на Портале госуслуг и убеждает гражданина срочно перевести деньги на «безопасный счёт» или передать их «сотруднику полиции» — в этой роли выступает курьер, работающий на мошенников.

При этом учётная запись на самом деле остаётся в безопасности, а входящие СМС-сообщения поступают с поддельного номера.

Дарья Верестникова подчёркивает, что мошенники пользуются распространённым страхом: будто бы взлом Госуслуг позволяет оформить кредит без ведома владельца аккаунта.

«Злоумышленники используют тот факт, что через Госуслуги теперь можно не только получать доступ к государственным, но и к коммерческим сервисам — например, оформлять микрозаймы или подписывать документы. И если защита аккаунта сводится к одному СМС-коду, то для атаки зачастую даже не нужен реальный взлом — достаточно ввести человека в заблуждение», — отметила эксперт.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru