За 5 лет количество SMS-троянцев выросло в 150 раз

За 5 лет количество SMS-троянцев выросло в 150 раз

Эксперты «Лаборатории Касперского» отмечают высокую активность российских «мобильных» вирусописателей и интенсивный рост числа модификаций SMS-троянцев — вредоносных программам, предназначенных для несанкционированной пользователем отсылки SMS-сообщения с зараженных мобильных устройств на дорогостоящие платные номера.



Так, за последние 5 лет количество модификаций SMS-троянцев выросло более чем в 150 раз с 3 в 2006 году до 465 в первой половине 2011 года. Большинство зловредов – около 84% от общего числа SMS-троянцев – было создано для J2ME-платформы. Следом идет Symbian – 7%; затем Windows Mobile – 5%, замыкает четверку Android – 4%.

 

«В течение последних лет русскоязычные киберпреступники, специализирующиеся на создании SMS-торянцев, оказались в авангарде среди прочих «мобильных» вирусописателей, – рассказал Денис Масленников, ведущий вирусный аналитик «Лаборатории Касперского», выступая на IT-конференции «Безопасное завтра Рунета». – Популярность этих зловредов во многом обусловлена возможностью анонимного приобретения в аренду коротких номеров, которые используются в том числе и для получения нелегального дохода их арендаторов».

По оценкам экспертов «Лаборатории Касперского» в России жертвы киберпреступников, использующих SMS-троянцев, каждый месяц суммарно теряют около 30 млн рублей.

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