В ходе операции Морфеус полиция положила 593 сервера Cobalt Strike

В ходе операции Морфеус полиция положила 593 сервера Cobalt Strike

В ходе операции Морфеус полиция положила 593 сервера Cobalt Strike

Европол провёл скоординированную между правоохранительными органами операцию «Морфеус», в ходе которой удалось положить почти 600 серверов Cobalt Strike. Последние использовались киберпреступниками для взлома сетей организаций.

В конце июня правоохранителям удалось зафиксировать IP-адреса, связанные с вредоносной активностью, а также доменные имена, ставшие частью инфраструктуры злоумышленников.

После сбора всех необходимых данных полицейские передали их интернет-провайдерам, чтобы последние отключили нелицензионные версии инструмента. Европол пишет в уведомлении следующее:

«В период между 24 и 28 июня правоохранительные органы пытались пресечь использование старых и нелицензионных версий инструмента для пентеста Cobalt Strike».

«В общей сложности с киберпреступной активностью были связаны 690 IP-адресов из 27 стран. По итогам операции 593 сервера удалось вывести из строя».

В операции «Морфеус» принимали участие полицейские из Австралии, Канады, Германии, Нидерландов, Польши и США. Им помогало Национальное агентство по борьбе с преступностью Соединённого Королевства.

Специалисты BAE Systems Digital Intelligence, Trellix, Spamhaus, abuse.ch также предложили свою помощь в борьбе с вредоносными серверами.

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