В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

В новогодние каникулы ретейлеры подверглись роботизированным атакам

Эксперты ГК «Солар» в период новогодних праздников зафиксировали усиление веб-атак роботизированных сканеров на сайты интернет-магазинов. Цель таких атак — поиск уязвимостей, кража данных, сбор информации и копирование дизайна сайтов.

По данным специалистов, повышенная активность злоумышленников начала наблюдаться с 25 декабря.

До 9 января фиксировался высокий уровень атак — до 15 тысяч в час, а в пиковые моменты он достигал 48 тысяч. По сравнению с прошлым годом количество атак увеличилось в три раза.

Существенно выросла и их продолжительность. Если в ноябре и начале декабря средняя продолжительность одной атаки составляла менее часа, то с 2 по 6 января этот показатель увеличился до 2-8 часов. В последние дни праздников злоумышленники начали действовать в круглосуточном режиме.

«По нашему мнению, злоумышленники смогли усовершенствовать методы автоматизированных атак с помощью роботизированных сканеров, поставив их на поток к концу декабря. Это несёт серьёзные риски, включая остановку работы ресурсов и утечку данных. В таких условиях крупным интернет-магазинам крайне необходима надёжная круглосуточная защита от веб-угроз», — отметил Алексей Пашков, руководитель направлений WAF и Anti-DDoS ГК «Солар».

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