Giải cứu 13 cô gái thoát khỏi các ‘động quỷ’

https://vietnamhotnew.com/canh-sat-giai-cuu-13-co-gai-khoi-dong-quy/

 

Những ngày gần đây, những thông tin xoay quanh vấn đề xác thực sinh trắc học ở app ngân hàng đang trở thành điểm nóng dư luận. Hầu hết là chuyện mọi người xác thực có dễ dàng hay không, các vấn đề gặp trục trặc như thế nào và cách khắc phục.

Tuy nhiên, mới đây nhất. Một thông tin đăng tải trên báo chính thống VnExpess đã khiến dân tình ‘đứng hình mất 5 giây’. Đó là một người khi thử chuyển khoản trên 10 triệu chỉ bằng ‘ảnh tĩnh’ (thay vì chụp khuôn mặt chính chủ để xác thực sinh trắc học) thì vẫn chuyển khoản thành công bình thường ở 2 ngân hàng.

Trong khi chúng ta đều biết, việc nỗ lực xác thực sinh trắc học  là để phòng tránh l/ừ/a đ/ả/o chuyển tiền như hiện nay. Nếu chỉ bằng ảnh tĩnh thì phương pháp vẫn chuyển được thì mong đợi này gần như vô nghĩa. Phía ngân hàng đã giải thích việc này như thế nào

Dùng ảnh chân dung vẫn xác thực thành công sinh trắc học?

Những ngày gần đây, khi xác thực sinh trắc học trở thành vấn đề nhận được sự quan tâm lớn của người dân, nhiều kẻ gian đã lợi dụng khi khách hàng gặp khó khăn trong thực hiện cập nhật thông tin sinh trắc học để chiếm đoạt tài sản, khiến người dân không khỏi lo ngại.

Bên cạnh đó, theo nhiều nguồn tin từ báo chí cho rằng, có trường hợp khách hàng đã thử nghiệm dùng ảnh tĩnh làm ảnh chân dung để thử nghiệm chuyển tiền từ một ngân hàng và phát hiện ra vẫn có thể chuyển tiền thành công.

Điều này làm dấy lên mối lo ngại về độ bảo mật thực sự của biện pháp sinh trắc học – vốn được đưa ra để bảo vệ cho an toàn tài chính của khách hàng.

 

Cụ thể, từ 1/7, các giao dịch chuyển khoản trực tuyến 10 triệu đồng trở lên hoặc quá 20 triệu mỗi ngày phải áp dụng phương thức xác thực sinh trắc học. Việc này nhằm hạn chế nguy cơ người dùng bị mất nhiều tiền nếu tài khoản rơi vào tay kẻ khác.

Để kiểm tra tính hiệu quả, một số người thử lấy ảnh chân dung và cho ứng dụng ngân hàng xác thực, ví điện tử quét thay vì quét trực tiếp khuôn mặt mình thì nhận được kết quả bất ngờ!

Anh Bình Minh, nhân viên kỹ thuật tại một công ty tại TP HCM, nói.”Tôi dùng 3 tài khoản ngân hàng, 2 ví điện tử để kiểm tra theo cách trên. Hai ví lập tức báo lỗi, không nhận ảnh khi xác thực khuôn mặt nên không chuyển được tiền. Trong khi đó, với ba ứng dụng ngân hàng, chỉ một app phát hiện ra vấn đề, 2 ứng dụng còn lại bị ảnh qua mặt và đã cho phép chuyển tiền trên 10 triệu đồng bình thường”,

Theo anh Minh, việc quét ảnh  sinh trắc học bằng ảnh động thậm chí diễn ra rất nhanh, trong khi anh xác thực bằng khuôn mặt thật thì hệ thống thường báo lỗi, phải thử 3-4 lần mới thành công.

Theo như đại diện một ví điện tử cho biết trước khi quy định của Ngân hàng Nhà nước có hiệu lực, nền tảng đã đầu tư nguồn lực để tính toán đến trường hợp bị “vượt mặt”, trong đó có ảnh chụp. “Việc phân biệt phải dựa trên máy học, AI phức tạp, không đơn thuần so sánh tương đồng giữa hai hình ảnh”, người này nói.

Một nguồn tin từ đơn vị cung cấp giải pháp sinh trắc học cho ngân hàng nói với báo VnExpress, trong giai đoạn đầu, lượng truy cập lớn khiến kho dữ liệu hình ảnh quá tải, kéo theo một số ứng ngân hàng gặp trục trặc khi thực hiện chuyển tiền giá trị lớn hoặc gặp lỗi trong việc phát hiện gian lận ảnh.

Sau khi nhận được phản ánh của báo chí, các ngân hàng bị “qua mặt” bằng ảnh cho biết đã nhanh chóng cập nhật và đến chiều nay đã không chấp nhận dữ liệu từ ảnh chụp.

Lãnh đạo một ngân hàng cho biết hệ thống xác thực khuôn mặt của họ được xây dựng theo tiêu chuẩn quốc tế như ISO 27000. Lượng truy cập để thu thập khuôn mặt tăng cao trong những ngày qua dẫn tới việc xác thực bị ảnh hưởng tạm thời. Đơn vị đã xử lý vấn đề, đảm bảo các giao dịch đều được xác thực sinh trắc học bằng gương mặt của khách hàng.

Theo ông Huỳnh Tuấn Kiệt, Giám đốc công nghệ một startup về tài chính tại TP HCM, nhiều ngân hàng phải dùng giải pháp sinh trắc học từ bên thứ ba. Việc xác thực chia ra nhiều cấp độ, từ việc đối chứng ảnh từ kho dữ liệu và ảnh của người dân khi giao dịch đến việc xác định hình ảnh có bị mạo danh hay không. Trong khi đó, các giải pháp phức tạp như phát hiện ảnh tĩnh, ảnh động, thực thể sống, ảnh deepfake tốn nhiều tài nguyên và thời gian.