Общий объем спама сократился до уровня 2007 года

Общий объем спама сократился до уровня 2007 года

Это - один из основных выводов, сделанных аналитиками Cisco в ежегодной исследовательской работе о состоянии информационной безопасности в мире - Cisco 2011 Annual Security Report. Отмечается также, что сократилось и количество взломанных злоумышленниками сетевых информационных ресурсов.


За последний год по спаму был нанесен довольно ощутимый удар: суммарный объем мусорной корреспонденции уменьшился более чем втрое. Если в августе 2010 года Cisco зарегистрировала более 379 миллиардов нежелательных писем, то в ноябре года текущего соответствующий показатель остановился на отметке в 124 миллиарда сообщений. Специалисты компании соотносят столь заметное падение с усилиями защитников информации и правоохранительных органов разных стран, которые атаковали крупнейшие вредоносные сети и разрушали их управляющую инфраструктуру, останавливая тем самым исходящие из них потоки спама. В результате пострадали и кошельки злоумышленников: по данным Cisco, их доходы от мусорных рассылок уменьшились вдвое. В июне 2010 годовой оборот этого сектора киберкриминального рынка оценивался примерно в 1 миллиард долларов, теперь же - где-то в 500 миллионов.

Cisco указывает, что сетевые преступники начинают постепенно отходить от прежних "бизнес-моделей" и отказываются от массовых рассылок в пользу единичных атак на особо выгодные цели. Крупные ботнеты, распространяющие нежелательную корреспонденцию, заметны и архитектурно уязвимы; для целевых нападений нужны гораздо меньшие мощности, а извлекаемая в результате прибыль вполне может превзойти любые потери от сокращения объемов рассылаемого спама.

Лидером по количеству мусорной корреспонденции в 2011 году стала Индия, ранее занимавшая вторую позицию. Освободившееся второе место досталось России, которая поднялась на него с четвертой ступени рейтинга. Тройку лидеров замкнул Вьетнам. Что касается традиционного центра спамерской активности - США, - то они с первого места опустились сразу на девятое.

Также аналитики Cisco отметили новое понижение среднестатистического индекса инфицированности сетевых ресурсов. Этот индекс рассчитывается с 2009 года и отражает относительный уровень распространенности случаев взлома легитимных сайтов. В 2009 году уровень тяжести ситуации составлял 7,2 по десятибалльной шкале, в 2010 - 6,8, а по результатам уходящего года индекс остановился на отметке в 6,5 пунктов. Постепенное улучшение специалисты связывают с теми же факторами, что и падение объемов спама: разрушение крупных ботнетов и переход к узконаправленным целевым атакам.

Infosecurity Magazine

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