Червь Dorkbot атакует Латинскую Америку

Червь Dorkbot атакует Латинскую Америку

 Червь Dorkbot, ранее использовавшийся злоумышленниками в ходе кампании по рассылке спама и фишинговых атак, жертвами которых стали более миллиона пользователей Skype, на данный момент является наиболее распространенной киберугрозой для интернет-пользователей Латинской Америки.

Изображение 

Известно, что попадая на компьютер жертвы, червь крадет конфиденциальную информацию, в частности, логины и пароли пользователей зараженных компьютеров, а также делает зараженные компьютеры частью бот-сети. Вредонос способен проникать на компьютер жертвы через Skype, Windows Live Messenger, Twitter и Facebook. При этом чаще всего киберпреступники соблазняют доверчивых интернет-пользователей сообщениями о различных скидках или новых товарах, например, мобильных телефонах.

Специалисты компании ESET утверждают, что версия червя Dorkbot, обнаруженная в Латинской Америке, способна красть логины и пароли интернет-банкинга, и доверчивых интернет-пользователей. Инструмент для удаления вредоноса, разработанный специалистами ESET, можно скачать здесь.

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