С начала года по ноябрь было создано 20 миллионов новых видов вредоносного ПО

С начала года по ноябрь было создано 20 миллионов новых видов вредоносного ПО

По данным лаборатории PandaLabs, за первые десять месяцев 2010 года число созданных и распространённых угроз составило одну треть от всех уже существующих. Автоматическая база данных Коллективного разума на данный момент содержит 134 миллиона файлов, 60 миллионов из которых являются вредоносными (вирусы, черви, трояны и другие виды угроз). Коллективный разум – это собственная технология компании Panda Security, которая автоматически распознаёт, анализирует и классифицирует полученные угрозы.



С начала года по ноябрь было создано 20 миллионов новых видов вредоносного ПО (включая новые угрозы и варианты уже существующих семейств). Это число равно количеству угроз, появившихся в течение всего 2009 года. Среднее число новых угроз, обнаруживаемых ежедневно, выросло с 55 000 до 63 000.

Всё это говорит о том, что рынок кибер-мошенничества сейчас не в лучшей форме. Отчасти это связано с тем, что увеличилось число кибер-преступников с ограниченными техническими знаниями, которые также взялись за дело.

Отметим, что количество создаваемых вредоносных программ растёт, но продолжительность их жизни становится меньше. 54% образцов вредоносного ПО активны в течение всего лишь суток, а в предыдущие годы подобные угрозы могли быть активными до 7 месяцев. Сейчас они инфицируют только несколько систем и затем исчезают. Так как антивирусные решения способны обнаруживать новые угрозы, хакеры модифицируют существующие образцы и создают на их основе новые, чтобы обойти систему обнаружения. Именно поэтому так важно существование таких технологий защиты, как Коллективный разум, который способен быстро нейтрализовать новое вредоносное ПО и снизить риск, которому подвержены пользователи в первые 24 часа существования новой угрозы.

Несмотря на эти впечатляющие цифры, скорость появления новых угроз снизилась по сравнению с показателями 2009 года. Луис Корронс, Технический директор PandaLabs, отмечает: «Темпы роста количества новых угроз составляли 100% и более. Однако в 2010 году этот показатель составляет примерно 50%».

«Это не значит, что сейчас меньше угроз или что рынок кибер-мошенничества сокращает свои объёмы. Скорее наоборот, он продолжает расширяться, и к концу 2010 года в базу данных Коллективного разума добавится больше образцов, чем в 2009 году. И всё же мы думаем, что хакеры опираются на количество, а не на качество. Они повторно используют существующие вредоносные коды и делают упор на распространение уже существующих угроз, а не на создание новых», - добавил Корронс.

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