Злоумышленники охотятся на ИТ-специалистов

Злоумышленники охотятся на ИТ-специалистов

Злоумышленники охотятся на ИТ-специалистов

Как показало исследование «Актуальные киберугрозы: III квартал 2024 года», которое провела компания Positive Tehnologies, ИТ-специалисты стали самой атакуемой категорией сотрудников.

Злоумышленники используют в своих целях ситуацию на рынке труда. Особенно благодатной для них является положение в тех странах, где сложился дефицит ИТ-специалистов, в том числе и в России.

Наиболее часто злоумышленники применяют схему Contagious Interview («Заразное собеседование»), которую впервые обнаружили эксперты Palo Alto Networks еще в декабре 2022 года. Киберпреступники проводят фиктивное собеседование, вынуждая под тем или иным предлогом загрузить зловред, который маскируется под легитимное ПО (такая тактика получила название тайпсквоттинг).

Так, группировка Lazarus распространяла свои вредоносы под видом приложений видео-конференц-связи, а троян Quasar RAT распространяли через npm-пакеты для разработчиков.

ИТ-специалисты также становятся мишенью вредоносной рекламы. В III квартале киберпреступники распространили таким образом зловреды DeerStealer, Atomic Stealer  и Poseidon Stealer.

В целом для атак на организации чаще всего использовались вредоносные программы для удаленного управления (44%) и шифровальщики (44%). В 79% успешных атак были скомпрометированы компьютеры, серверы и сетевое оборудование. Самыми популярными среди киберпреступников инструментами стали AsyncRAT, XWorm и SparkRAT. Основным способом их распространения стал фишинг, в том числе целевой.

Как отметили в Positive Technologies, социальная инженерия по-прежнему является ключевой угрозой для частных лиц (92%) и применяется в половине атак на организации. Основным каналом для такого рода атак на компании остается электронная почта (88%), для частных лиц — сайты (73%). Следствиями атак на организации стали утечки конфиденциальных данных (52%), а также нарушение основной деятельности организаций (32%).

«Рост числа атак на ИТ-специалистов, помимо финансовой выгоды, можно объяснить желанием перейти к более крупным целям, например к компаниям, в которых они работают. Кроме того, используя ИТ-специалистов в качестве начальной точки атаки, киберпреступники могут вклиниться в цепочку поставок программного обеспечения и нанести непоправимый вред большому количеству организаций. Эксперты по кибербезопасности отмечают, что в 2024 году такие атаки происходили как минимум раз в два дня», — рассказала Валерия Беседина, младший аналитик исследовательской группы Positive Technologies.

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