В России разработали способ удалить свой биометрический след

В России разработали способ удалить свой биометрический след

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.

Преступники превратили голосовой ИИ в конвейер по разблокировке iPhone

Исследователи из SOCRadar раскрыли работу AnonyMousKIT — фишинговой платформы с ИИ-операторами, которые звонят владельцам украденных iPhone от имени поддержки Apple. Их задача — выманить пароль и код двухфакторной аутентификации, чтобы снять Activation Lock и вернуть похищенный смартфон на рынок.

Оператор вводит серийный номер или IMEI устройства, после чего сервис определяет модель и статус «Локатора».

Затем система атакует владельца сразу по пяти каналам: электронной почте, СМС, WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России), записанными сообщениями и голосовыми звонками с ИИ.

В телефонных разговорах бот представлялся сотрудницей Apple Support по имени Элис Диас и говорил на английском, испанском или португальском. Сначала он подтверждал владение устройством, затем просил четырёх- или шестизначный пароль и подсовывал фишинговую ссылку под предлогом восстановления iPhone в магазине.


SOCRadar изучила 200 журналов звонков и 55 расшифровок. Около 90% вызовов были направлены на пользователей из Бразилии. Все 200 попыток обошлись преступникам всего в $19,24 — примерно по десять центов за потенциально разблокированный смартфон.

Масштаб платформы заметно шире одной банды. Единая кодовая база связана с 506 доменами и 168 брендами фишинговых витрин. В 30 серверных панелях исследователи обнаружили 6092 письма, нацеленные более чем на 6000 устройств. Почти 97,7% доставленных сообщений отправлялись через один бесплатный аккаунт Gmail, замаскированный под адрес Apple.

Ошибки в коде самой платформы позволили SOCRadar получить доступ к журналам, консолям операторов, промптам и расшифровкам разговоров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru