Stonesoft объявила об открытии 163 новых динамических техник обхода

Stonesoft объявила об открытии 163 новых динамических техник обхода

Корпорация Stonesoft, объявила о том, что еще 163 новых образца динамических техник обхода (Advanced Evasion Techniques или AET) были переданы в Национальный центр реагирования на компьютерные инциденты Финляндии CERT-FI, занимающемуся глобальной координацией работ по защите от уязвимостей. Новые образцы включают АЕТ, которые передаются посредством разных протоколов, таких как IPv4, IPv6, TCP и HTTP.

С момента открытия динамических техник обхода AET год назад, Stonesoft продолжает всесторонние исследования в этой области и в настоящее время в CERT-FI (Национальный центр реагирования на компьютерные инциденты Финляндии) переданы новые образцы из 163 техник обхода. Серия новых АЕТ состоит из 54 элементарных техник обхода и 109 комбинаций, которые могут дополнительно комбинироваться друг с другом или с техниками обхода предыдущих релизов, образуя новые AET. Новые техники обхода также эффективно работают через протокол IPv6, что приводит к увеличению рисков информационной безопасности и нарушений.

По результатам проведенных Stonesoft тестов, новейшие образцы AET позволяют успешно обойти почти системы предотвращения вторжений IPS, представленные в настоящее время на рынке. Поскольку количество AET и их возможных комбинаций постоянно растет, построение эффективной защиты от АЕТ требует глубокого понимания сетевого трафика. Однако большинство производителей средств сетевой защиты до сих пор не осознали, в чем же проблема.

"Производители средств сетевой защиты имели более года для того, чтобы обеспечить своих клиентов защитой от AET, но, к сожалению, мы не видим больших сдвигов в этой области. Очень немногие вендоры по-настоящему поняли масштаб проблемы, только некоторые попытались обеспечить хоть какую-то защиту от АЕТ. Большинство производителей, признавших проблему, не способны создать реально работающее решение: они заняты реализацией временных “негибких” патчей. Остальные просто игнорируют проблему и ничего не делают", - отмечает Ilkka Hiidenheimo, основатель и исполнительный директор корпорации Stonesoft.

В Stonesoft считают, что сетевую безопасность следует рассматривать как динамичный, постоянно развивающийся процесс. Системы сетевой защиты, которые для вычленения эксплойтов или других вредоносных воздействий до сих пор используют методы нормализации протоколов десятилетней давности, скорей всего пропустят современные техники обхода, в том числе и AET. Базовая функциональность разбора протокола не может быть статичной – скорее напротив, она должна развиваться одновременно с постоянно возникающими угрозами. Несмотря на то, что новые эксплойты, уязвимости и даже целые векторы атак обнаруживаются постоянно, они должны быстро пресекаться средствами защиты, а новые техники обхода требуют в одинаковой степени и динамического, и быстрого реагирования.

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