Россиян массово заражают через звонки: схемы с мобильными троянами

Россиян массово заражают через звонки: схемы с мобильными троянами

Россиян массово заражают через звонки: схемы с мобильными троянами

Злоумышленники запустили масштабную кампанию по распространению вредоносных мобильных приложений среди российских пользователей. Для этого они используют многоэтапные схемы с голосовыми звонками и последующим фишингом.

О новой волне атак сообщило РИА Новости со ссылкой на аналитиков сервиса «Защитник» МТС. По их данным, цель кампании — не только заражение устройств, но и кража персональных данных.

Чаще всего злоумышленники представляются сотрудниками государственных органов, компаний ЖКХ или предлагают «поучаствовать в тестировании нового сервиса». Сценарий начинается с телефонного звонка, после чего жертве отправляют ссылку на установку якобы легитимного приложения или документ, который на деле оказывается вредоносным файлом.

Как правило, речь идёт о троянах или инструментах для удалённого управления. С их помощью злоумышленники получают доступ к персональным и платёжным данным, контактам, переписке и уведомлениям на устройстве.

«Официальные представители компаний или государственных структур никогда не присылают приложения или документы во время телефонного разговора», — напомнили в «Защитнике».

Специалисты рекомендуют устанавливать приложения только из официальных магазинов и использовать защитное ПО. По их словам, современные антивирусные решения способны выявлять и блокировать большинство подобных вредоносных программ.

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