Бесплатный софт и «клубничка» – самые опасные темы запросов Рунета

Бесплатный софт и «клубничка» – самые опасные темы запросов Рунета

Поиск информации в Сети может быть сопряжен с риском для безопасности компьютера и привести к печальным последствиям для его владельца. В общей массе ссылок, которые появляются в окне браузера в ответ на поисковый запрос, часто оказываются подозрительные ресурсы и фишинговые сайты. На основе данных, полученных с помощью облачной системы мониторинга Kaspersky Security Network, эксперты «Лаборатории Касперского» определили 5 наиболее опасных запросов российских интернет-пользователей.






5 наиболее опасных запросов Рунета

В первую очередь под прицелом киберпреступников оказываются любители бесплатного и пиратского софта. При запросах на эту тему 26% полученных ссылок ведут на зараженные ресурсы. При этом, как отметили в ходе исследования эксперты «Лаборатории Касперского», использование слова «бесплатно» существенно увеличивает риск получить в итоге ссылку на вредоносный контент.

На втором месте по степени опасности находятся запросы информации «для взрослых», которая традиционно используется злоумышленниками для распространения зловредов. 17% ссылок, обнаруженных с помощью поисковых систем на эту тему, могут привести любителей «клубнички» на ресурсы киберпреступников.

Замыкают тройку лидеров темы, близкие женской аудитории. В 15% случаев опасными являются ссылки на сайты с кулинарными рецептами, толкованиями сновидений, советами по уходу за собой и т.п. В подобных случаях злоумышленники пользуются невысоким уровнем знаний по информационной безопасности интернет-пользователей, которые, как правило, интересуются этими темами.

Не обошли вниманием киберпреступники и всевозможные социальные сети, популярность которых сегодня стремительно растет. Вредоносными оказываются 13% ссылок по запросам, связанным с такими ресурсами и активностями в них. Наконец, замыкает рейтинг поиск легкого заработка в Интернете – почти каждая десятая полученная ссылка (9%) грозит заражением компьютера пользователя.

«Сегодня в Интернете можно найти практически любую информацию. Этим активно пользуются киберпреступники, которые распространяют вредоносный код под видом легального контента, – говорит Юрий Наместников, старший вирусный аналитик «Лаборатории Касперского». – Пользователю не всегда хватает собственных знаний и интуиции, чтобы «вычислить» опасную ссылку. С такой задачей помогает справиться специальный веб-фильтр. В нашем новом продукте Kaspersky Internet Security 2012 такой модуль проверки оценивает ссылки в соответствии с категорией опасности. Благодаря этому пользователь может принять обоснованное решение, доверять им или нет».

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