Microsoft: степень опасности 0-day угроз сильно преувеличена

Microsoft: степень опасности 0-day угроз сильно преувеличена

Группа Microsoft Trustworthy Computing провела исследование распространенности различных методов доставки вредоносного программного обеспечения на компьютеры пользователей. В результате выяснилось, что незакрытые уязвимости эксплуатируются злоумышленниками реже всего.


Анализу подверглись статистические сведения о методах заражения пользовательских ПК, собранные в течение первого полугодия текущего года. По словам представителей Microsoft, исследовательскую группу интересовал вопрос о том, насколько в действительности велика угроза, исходящая от еще не закрытых изъянов в программном обеспечении, и сколь активно вирусописатели злоупотребляют ими. В частности, как отметил директор по управлению продуктами Тим Рэйнс, за шесть месяцев ни одна наиболее распространенная инфекция не использовала 0-day уязвимости для поражения клиентских компьютеров, и менее чем 1% от общего количества атак с использованием эксплойтов был направлен против подобных ошибок безопасности.

В основном, как следует из результатов работы Trustworthy Computing, изъяны такого рода применяются для целевых нападений против определенных компаний или групп людей. Их количество, соответственно, исчезающе мало в сравнении с числом обычных жертв массового вредоносного программного обеспечения. Также итоги исследования подтвердили, что злоумышленники предпочитают эксплуатировать далеко не самые свежие уязвимости, в то время как атакующих кодов для 0-day изъянов в эксплойт-наборах обычно не найти. Все это, по мнению аналитиков Microsoft, свидетельствует о том, что еще не закрытые ошибки безопасности представляют меньшую опасность, нежели принято полагать.

Самым массовым методом распространения инфекций, согласно отчету исследователей, является старое доброе психологическое манипулирование (социнжиниринг). Именно оно послужило причиной заражения в 45% рассмотренных группой Trustworthy Computing случаев. Затем следуют две разновидности одного и того же явления: автозапуск содержимого USB-носителей (26%) и сетевых дисков (17,2%). 5,6% - четвертое место - это попытки эксплуатации уже закрытых уязвимостей, причем более половины случаев (3,2%) составили атаки против изъянов, исправления к которым были выпущены более года назад. Пятая позиция досталась классическим вирусам и их методу внедрения вредоносного кода в здоровые файлы (4,4%). Даже попытки подбора паролей методом грубой силы оказались более распространенными (1,7%), чем эксплуатация 0-day ошибок.

The Inquirer

Письмо автору

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