Россия вошла в топ-10 стран по объёму вредоносных вложений в письмах

Россия вошла в топ-10 стран по объёму вредоносных вложений в письмах

Россия вошла в топ-10 стран по объёму вредоносных вложений в письмах

По данным аналитиков из антивирусной компании «Лаборатория Касперского», в марте 2022 года было зафиксировано рекордное число вредоносных вложений в письмах. Компоненты продуктов Kaspersky для защиты электронной почты сработали более 19 миллионов раз.

Наиболее распространёнными форматами зловредных «аттачей» стали исполняемые файлы и офисные документы. Количество последних, кстати, в марте превысило 5,5 миллионов. К сожалению, Россия попала в топ-10 стран, где такие письма рассылаются чаще всего.

Расчёт киберпреступников на формат документов вполне понятен: при большом потоке писем пользователь может потерять бдительность и открыть файл от сомнительного отправителя. Именно электронной почтой пользуются в подавляющем большинстве случаев для пересылки договоров, счетов, соглашений, технический заданий и тому подобного, поэтому получатель с меньшей долей вероятности будет анализировать каждый файл.

В «Лаборатории Касперского» отмечают два основных типа вредоносных документов: первый пытается использовать уязвимости офисного софта, а второй — вредоносные макросы в документах.

Работающие с макросами файлы загружают на компьютер вредоносные программы, яркий пример тому — троян Emotet. Эти векторы фигурируют и в целевых кибератаках подготовленных APT-группировок.

Помимо России, география электронных писем с вредоносными вложениями охватывает Италию, Вьетнам и Мексику — это страны с самым крупным объёмом злонамеренных вложений.

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