APT вынуждают защитников информации менять приоритеты

APT вынуждают защитников информации менять приоритеты

Зарубежные специалисты по защите информации обеспокоены активным применением хакерских методик, условно называемых advanced persistent threat (устойчивая угроза повышенной сложности), для целенаправленного проникновения в информационные системы различных компаний и последующего хищения ценных сведений. Проблема кажется им настолько серьезной, что они готовы говорить о смене ориентиров в борьбе с угрозами безопасности данных.


Соответствующие мысли изложены в докладе "Время преобладания APT", подготовленном шестнадцатью главными специалистами по защите информации, которые работают в крупных американских компаниях - от eBay до Northrop Grumman. По их мнению, угрозы такого рода заставляют распрощаться с мыслью о возможности "защитить все": идея абсолютной безопасности данных "более не реалистична".

Саму APT авторы предлагают определять как "целенаправленное кибернападение, которое характеризуется тщательностью разработки, полнотой финансирования и адаптированностью под конкретную организацию; в его рамках задействуются множественные векторы атаки, а также приемы низкоуровневого постепенного проникновения, позволяющие избежать обнаружения". Считается, что в той или иной мере жертвами APT в разное время становились Google, RSA Security, Epsilon, Citigroup, The Washington Post, а также национальные лаборатории Минэнерго США - Oak Ridge и Pacific Northwest.

Эксперты рекомендуют защитникам данных работать в тесном контакте с управляющим составом компании, чтобы менеджеры могли указать, какие информационные активы являются наиболее ценными для предприятия или организации. Именно эти активы, по мнению авторов доклада, и нужно охранять самым строжайшим образом, отказавшись от "периметроцентрического" подхода.

"Сосредоточение на защите периметра - заранее проигранная битва", - говорится в докладе. - "Современные организации сущностно уязвимы. Необходимо изменить основные цели, сфокусировав внимание на обеспечении безопасности информации на протяжении всего ее жизненного цикла, причем не только в пределах самого предприятия, но и на уровне снабженцев и поставщиков... Определение успешной защиты также надлежит модифицировать: следует отказаться от принципа отражения любых атак в пользу допущения, что взломщики все же могут проникать в систему, и в подобных случаях их нужно просто как можно быстрее обнаруживать и минимизировать ущерб. Предположите, что ваша организация уже скомпрометирована, и планируйте требуемые действия соответственно".

Также в докладе есть рекомендации по борьбе с APT - "обеспечить высокоуровневый сбор информации и анализ", "использовать средства интеллектуального мониторинга", "проводить эффективную политику обучения персонала" и т.п. Последнее, кстати, не менее важно, поскольку именно конечные пользователи часто открывают входные ворота для шпионских инфекций, становясь жертвами целевого фишинга.

Computerworld

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