В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде завершилось расследование в отношении 32-летнего местного жителя, обвиняемого в создании вредоносной программы для шифрования файлов. Уголовное дело передано в суд для рассмотрения по существу.

По версии следствия, зловред, о котором идет речь, был разработан в январе этого года с корыстной целью: его предполагалось использовать против коммерческих организаций, чтобы потом требовать выкуп за возврат данных.

Подобное деяние подпадает под признаки преступления, предусмотренного ч. 1 ст. 273 УК РФ (создание вредоносных программ). В случае установления вины ответчика могут отправить за решетку на срок до четырех лет.

Как выяснил корреспондент РИА Новости, обвиняемый — тот самый Михаил Матвеев, которого ФБР объявило в розыск как фигуранта похожих дел, открытых в США. Американцы инкриминируют россиянину вымогательство с помощью шифровальщиков и пообещали заплатить $10 млн за информацию, которая поможет его поймать и наказать.

Чтобы избежать уголовного преследования за рубежом, Матвеев, он же Wazawaka, m1x и Boriselcin, перестал выезжать из России. Он также во всеуслышание заявил, что покончил с противоправным заработком; по всей видимости, это была дымовая завеса, и теперь ему придется отвечать перед законом в своей стране.

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