Рост пользовательской базы Tor вызван русским ботнетом

Русский ботнет захватил Tor

Русский ботнет захватил Tor

В недавних новостях сообщалось, что анонимная сеть Tor за последний месяц сумела практически вдвое увеличить количество пользователей. Администраторы системы не могли объяснить подобный всплеск активности. Как выяснилось, во всем виноват огромный российский ботнет, который практически оккупировал анонимную сеть. 4 из 5 пользователей Tor - боты.

Учитывая продолжающееся внимание к деятельности АНБ, усиление онлайн-слежки ивведение новых сетевых фильтров, многие эксперты полагали, что популярность Tor обусловлена заботой пользователей о собственной безопасности. Как оказалось, причина роста гораздо прозаичнее.

В среднем в сети работает около 500 тысяч человек, однако на сегодняшний день количество пользователей Tor превысило миллион абонентов. Согласно результатам проведенного исследования, огромное количество новых пользователей Tor на самом деле являются нелегальными и используются огромным русским ботнетом.

Владельцы упомянутого ботнета решили использовать Tor для коммуникации с контрольным центром. Благодаря данной сети обнаружить местоположение центрального сервера будет чрезвычайно сложно.

Пока масштаб деятельности ботнета не установлен. Обычно подобные сети используются для хищения банковской информации, распространения ransomware и другого вредоносного программного обеспечения.

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