Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

По данным Positive Technologies, в период с 2022 года по июль 2024-го 56% атак на госсектор проводились с участием вредоносных программ. В 49% случаев использовались шифровальщики, однако их популярность падает, на первый план выходят RAT.

Госструктуры редко платят выкуп, поэтому основная цель злоумышленников — нарушение работы таких мишеней либо кража конфиденциальных данных. Кроме того, сотрудники таких учреждений активно используют имейл и другие средства коммуникаций, и их рабочие места потенциально могут служить точками входа в целевую сеть.

 

Госсектор чаще прочих вертикалей привлекает внимание APT-групп. В 83% таких случаев, зафиксированных исследователями, использовались вредоносные программы — в основном трояны удаленного доступа (65%) и шпионский софт (35%).

 

Для внедрения вредоноса в инфраструктуру злоумышленники могут использовать эксплойты, подбор паролей, готовый доступ, приобретенный в даркнете. Однако самым популярным способом доставки зловредов остаются адресные рассылки: по оценке PT, за 2,5 года с их помощью было проведено 64% успешных атак.

Непрошеные таргетированные вторжения чаще всего приводили к нарушению нормальной работы организации (48% случаев) или утечке важных данных (41%).

«Колоссальный объем конфиденциальных данных, хранящихся в государственных ИТ-системах, наряду с критической значимостью непрерывной работы ведомств, делает эту сферу целью для всех: профессиональных APT-группировок, опытных злоумышленников-одиночек, хактивистов, — отметила аналитик Анна Вяткина из PT. — По данным наших исследований, на протяжении шести лет госучреждения возглавляют рейтинг самых успешно атакуемых отраслей».

 

Кроме России, высокая вредоносная активность в госсекторе наблюдалась в странах Азии (33% атак), Африке и Северной Америке (по 12%).

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