Trend Micro определила, откуда родом лучшие хакеры

Trend Micro определила, откуда родом лучшие хакеры

Компания Trend Micro подготовила отчет, в котором сравниваются два глобальных центра компьютерных атак: Восточная Европа и Азия, пишет The Wall Street Journal. Восточноевропейские хакеры действуют как «наемники», нацеленные на кражу денег. Их азиатские «коллеги» больше заинтересованы в раскрытии государственных и корпоративных тайн.

Ссылаясь на представителя компании Trend Micro Тома Келлермана, The Wall Street Journal приводит три исторических фактора, из-за которых восточноевропейские хакеры не похожи ни на каких других. «Культура образования, при которой делался упор на математику и шахматы, крепкая теневая экономика и хорошо развитые навыки «толкания» нажитого преступным путем хорошо адаптировались под эпоху Интернета», - пишет The Wall Street Journal.

Отмечая утонченность проработки восточноевропейского вредоносного ПО, авторы отчета сравнивают его с яйцами Фаберже. В качестве примера приводится программа Tiny Banker, с помощью которой совершались атаки на банки в Турции. При борьбе с угрозами такого типа у компаний уходит много времени на их обнаружение и проверку целостности файла, передает inotv.rt.com.

Авторы отчета называют восточноевропейских хакеров элитными «коммандос», по сравнению с которыми азиатские киберпреступники походят скорее на «пехотинцев»: действуют медленно и редко заботятся о том, чтобы скрыть свое происхождение.

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