Trend Micro выпустила новое решение для борьбы с целевыми кибератаками

Trend Micro выпустила новое решение для борьбы с целевыми кибератаками

 Компания Trend Micro представила новое комплексное решение для защиты корпоративных сетей от целевых (направленных) кибератак. Решение называется Custom Defense. Как отметил директор отдела контроля производства компании Trend Micro Стив Куэйн: «Создание платформы Custom Defense стало ответом компании на новую волну целевых кибератак, направленных на конкретные компании и пользователей».

В ходе таких атак злоумышленники зачастую используют вредоносные программы, создаваемые специально для конкретной атаки. Новые реалии заставили Trend Micro пересмотреть существующий подход к разработке своих продуктов. По мнению Стива Куэйна, клиенты ждут от разработчиков антивирусных решений ответа на вопрос: «Как им действовать в новых условиях?»

В сущности, Custom Defense представляет собой совокупность решений, включающих в себя: программное обеспечение, возможность проведения исследований глобальных угроз и ряд других специализированных инструментов и сервисов, которыми смогут воспользоваться клиенты Trend Micro, для предотвращения целевых (направленных) атак на свои информационные сети.

Также отмечается, что в Custom Defense входят специализированные снифферы, которые отслеживают попытки злоумышленников незаметно проникнуть в корпоративную сеть.

Один из снифферов реагирует на признаки подозрительной активности, направленной на Microsoft Active Server Directory. Хакеры часто пытаются атаковать этот сервис, чтобы определить пользователя сети, обладающего правами администратора, и затем провести целевую кибератаку на его компьютер. Второй сниффер отслеживает подозрительную активность на серверах электронной почты, а также подозрительную активность конечного программного обеспечения для мониторинга поведения браузера и поиска признаков кибератак или компрометации.

Обнаружив угрозу, Custom Defense позволяет организациям определить и проанализировать природу кибератаки, определить её характеристики и связанные с ней риски. Эта информация крайне важна, поскольку может помочь жертве справится с атакой.

Для защиты корпоративных сетей клиентов, подвершихся целевым (напрвленным) кибератакам, от новых атак, включая целевое фишинг-мошенничество, им будет оказываться помощь в создании защиты. Также планируется оказывать помощь в создании черных списков IP-адресов. В дальнейшем каждой атаке будет присвоен уникальный идентификатор, и для её нейтрализации будет использоваться индивидуальный набор антивирусных сигнатур. Это должно значительно ускорить процесс нейтрализации последствий целевых кибератак.

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