Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Российскую десятку вредоносного ПО с показателем 8,77% в прошлом месяце возглавило семейство угроз HTML/ScrInject.B.Gen, которое с помощью Java-скриптов перенаправляет пользователя на опасные ресурсы, что позволяет киберпреступникам совершать атаки на компьютер. Однако влияние данной угрозы в России ослабевает - доля присутствия этого вредоносного ПО составила 8,77%, что меньше показателя декабря на 4,86%. Подобная киберугроза, семейство HTML/Iframe.B.Gen, расположилась на третьем месте российской десятки с долей проникновения в 2,36%.



По-прежнему популярной остается злонамеренная программа Win32/Spy.Ursnif.A, которая крадет персональную информацию и учетные записи с зараженного компьютера, а затем отправляет их на удаленный сервер мошенников. В январе процент проникновения Spy.Ursnif составил 2,83%, что позволило ей удержать второе место российского рейтинга. Также в регионе высок процент распространения вредоносной программы Win32/Qhost (1,91% от общего числа угроз), которая модифицирует файл hosts и перенаправляет пользователя на фишинговые ресурсы.

«Наличие в этом месяце большого числа срабатываний наших продуктов на различные вредоносные сценарии, которые перенаправляют пользователей на злонамеренные ресурсы, показывают высокий процент компрометации легальных ресурсов Рунета, - комментирует Александр Матросов, директор Центра вирусных исследований и аналитики ESET. - Несмотря на то, что семейство Win32/Carberp, разработанное для кражи финансовых средств через банковские системы, опустилось на восьмое место, оно по-прежнему остается наиболее распространенной киберугрозой, обнаруживаемой при перенаправлении пользователей с легальных веб-ресурсов.

Мировой рейтинг вредоносного ПО также возглавляет семейство HTML/ScrInject.B.Gen (4,98%). Далее следуют злонамеренные программы INF/Autorun (крадет конфиденциальную информацию) и HTML/Iframe.B.
Доля России от общего количества обнаруженного в мире вредоносного ПО в январе составила 12,36%. При этом зафиксирован высокий процент уникальных угроз, которые приходятся на регион – 32,80%, что выше показателя предыдущего месяца почти на 7%.

Статистика угроз получена с помощью интеллектуальной технологии ESET Live Grid – облачного сервиса, обеспечивающего автоматическую передачу новых образцов подозрительных или вредоносных программ экспертам вирусной лаборатории ESET для анализа и принятия оперативного решения.

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