Эксперты выяснили стоимость тысячи зомби

Эксперты выяснили стоимость тысячи зомби

Инфицированные компьютеры, входящие в состав ботнетов, распространяют вредоносную информацию с разной скоростью — в зависимости от того, где они сами находятся. Американские эксперты из Калифорнийского университета в Беркли сообщают о существовании целого рынка зомби-машин, получившего название «pay-per-install» (PPI). На этом рынке существуют свои продавцы и покупатели и свои, уже установившиеся расценки.



Так, машины для ботнетов из США стоят дороже зараженных компьютеров из Азии. Известно, что тысяча зомби-компьютеров из США или Великобритании обойдутся покупателю от 110 до 180 долларов; «начинка» для ботнетов из Европы — от 20 до 60 долларов и менее 10 долларов за тысячу машин из любой другой страны, сообщает securelist

Нередко готовые к продаже ботнеты уже подготовлены для работы с конкретными регионами. Например, программы Ertfor, SecuritySuite и SmartAdsSolutions предназначены для работы на США и Европу, Gleishug «заточена» только под США, а руткит Rustock работает по всему миру. Эксперты объясняют это специализацией самих программ. Так, Rustock для рассылки спама требует только ввод IP-адресов. А для SecuritySuite, занимающейся распространением фальшивых антивирусов, необходимы разноязычные версии для разных стран. Кроме того, для поддержки региональных платежных систем может потребоваться специальное программное обеспечение.

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