Музыка из файлообменных сетей может навредить

Музыка из файлообменных сетей может навредить

Специалисты антивирусной лаборатории BitDefender объявили, что 15 октября обнаружили четыре критические уязвимости в медиа-проигрывателе Winamp 5.x. Образцы вредоносного кода, использующие эти уязвимости для проникновения на компьютер жертвы, распространились по всей Сети.



Кибер-преступники использовали специальным образом поврежденный файл формата MTM (аудио файл, сходный с MOD или MIDI), рассылаемый жертвам в виде вложения электронной почты, публикуемый в социальных или файлообменных сетях. Взлом начинался в тот момент, когда пользователь загружал файл и добавлял его в список воспроизведения проигрывателя.

При этом добавление файла было только частью преступления. Чтобы запустить работу вируса, злоумышленникам требовалось заставить пользователя просмотреть информацию о файле с помощью проигрывателя Winamp, для чего были необходимы различные ухищрения из области социальной инженерии. После чего запускался эксплойт, инициализируя службу, открывающую доступ к системе через порт 4444 и ожидающую соединения извне. В результате такого соединения злоумышленник получал полный доступ к системе с привилегиями пользователя, запустившего Winamp.

Во избежание заражения этим и подобными вирусами, специалисты BitDefender рекомендуют скачивать файлы только из проверенных источников, а также не предпринимать никаких действий с компьютером, если это советуют незнакомые люди.

Источник

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