Proofpoint обнаружил новый класс корпоративных фишинг-атак

Proofpoint обнаружил новый класс корпоративных фишинг-атак

Proofpoint, американский провайдер облачных защитных решений, предупреждает о появлении разновидности фишинг-атак, которые  успешно обходят традиционные репутационные фильтры  и системы сигнатурного анализа. За полгода эксперты Proofpoint зарегистрировали десятки атак нового типа по всему миру. В компании их называют «longlining» - атаки по типу ярусного лова (применяются при промышленной добыче рыбы ценных пород). Эти фишинг-атаки эффективно сочетают скорость и массовость рассылок с высокой вариативностью контента, что значительно затрудняет их выявление имеющимися средствами.

Proofpoint удалось задокументировать ряд вторжений нового типа. Одна из волн в октябре прошлого года  прошла и в России. В ходе атаки всего за 3 часа было разослано 135 тыс. сообщений в более чем 80 компаний. Злоумышленники использовали свыше 28 тыс.  IP-адресов и более 35 тыс. имен отправителей. Ссылки внутри сообщений вели на десятки скомпрометированных легальных веб-сайтов, куда были предварительно внедрены источники drive-by загрузок и ассоциированных с фишинговыми URL. Из-за разнообразного контента, отправителей и прочего ни в одной из целевых компаний не было обнаружено более 3-х сообщений с одинаковыми характеристиками, поэтому идентифицировать вторжения как целевые атаки не удалось. По данным Proofpoint, на долю данной рассылки в целевых организациях пришлось менее 0,06% совокупного почтового трафика (тогда как спам-реклама составила 19%, письма с вредоносным вложением - 11%).

Эксперты отмечают, что при такой массовости longline-рассылок их эффективность вызывает большую тревогу - свыше 10% вредоносных URL не только прошли все корпоративные фильтры, но и были активированы. А каждый пятый роковой «клик» (19%) был произведен, когда служащий проверял корпоративную почту, находясь за пределами защищенного пространства - из дома, в дороге или с мобильного устройства.

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