Анализ геолокации по фото

Анализ геолокации по фото стал основным инструментом для создания персонализированных фишинговых атак

Киберпреступники используют нейросети для извлечения точных данных о местоположении жертв из обычных снимков в социальных сетях, что позволяет им создавать невероятно правдоподобные сценарии обмана. Алгоритмы способны идентифицировать город или страну по визуальным деталям без доступа к метаданным, используя эту информацию для повышения доверия пользователей к поддельным банковским уведомлениям или запросам отелей.

Событие: Исследователи McAfee протестировали более 21 000 фотографий путешественников с помощью двух моделей ИИ, подтвердив возможность массовой автоматизации сбора данных о перемещениях пользователей.

Фактор: Алгоритмы определяют локацию по визуальным признакам, таким как знаковые достопримечательности, уличные вывески и специфические сочетания цветов в природе или интерьере, не требуя наличия EXIF-данных или геотегов.

Эффект: Полученные данные позволяют мошенникам отправлять сообщения с точными деталями о поездке (например, «во время путешествия в Порту»), что значительно снижает критическое мышление жертвы и повышает конверсию фишинговых схем.

Инсайт: Даже «нейтральные» кадры, такие как пляж или номер отеля, могут раскрыть страну пребывания, что достаточно для создания убедительной легенды атаки без необходимости выкладывать фото конкретных достопримечательностей.

Подробнее →