Студент понес наказание за взлом компьютерной сети университета

Студент понес наказание за взлом компьютерной сети университета

...

Студент из Университета Флориды был приговорен к 22 месяцам тюремного заключения за участие во взломе компьютерной сети учебного заведения и внесение несанкционированных изменений в официальные документы. После отбывания срока заключения 29-летний Кристофер Жакетт из города Таллахасси будет еще три года оставаться под наблюдением властей. По делу вместе с Жакеттом обвиняемыми проходят двое его однокурсников - Лоренс Секрис и Маркус Баррингтон. Им будут вынесены отдельные приговоры в ближайшие несколько дней.

Как установило следствие, в августе 2007 года Жакетт пробрался в актовый зал, где члены приемной комиссии проводили регистрацию новых студентов, и установил приложения-кейлоггеры на несколько университетских компьютеров. В скором времени в распоряжении молодых людей оказались пароли доступа к университетской сети, и студенты сразу поспешили воспользоваться открывшимися возможностями. Первым делом они избавились от собственных задолженностей и исправили отметки по некоторым дисциплинам себе и своим приятелям, а также путем манипуляций с личными делами помогли некоторым учащимся сократить плату за обучение. В общей сложности, студенты изменили около 650 оценок, выставленных 90 студентам. А за последнюю услугу Баррингтон получил от двоих студентов около 600 долларов.

Однако, неопытные кибермошенники не смогли как следует замаскировать следы своей деятельности. Университетские ИТ-специалисты достаточно быстро обнаружили установленные программные «жучки» и проследили адреса электронной почты, на которые поступала собранная информация. Информация об изменении оценок также оказалась зафиксированной в журналах. Более того, сотрудникам университета, проводящим расследование, удалось установить адреса компьютеров, с которых злоумышленники входили в сеть.

Кроме того, как стало известно полиции, уже находясь под следствием, рисковые студенты спланировали и осуществили второй «налет» на университетскую сеть для повторного изменения своих отметок. Одним из ключевых вещественных доказательств для следствия и главным свидетельством неосмотрительности преступников стал сотовый телефон Криса Джакетта. В памяти мобильного устройства полицейскими были обнаружены копии текстовых сообщений с похищенными администраторскими паролями.

 

Источник

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