Symantec: Число фишинговых сайтов резко возросло

Symantec: Число фишинговых сайтов резко возросло

По данным Symantec, количество веб-сайтов, с помощью которых осуществляется хакерский шпионаж, за последний месяц увеличилось на 42%, кроме того, фишинг теперь распространяется за счет социальных сетей, наиболее активно через Facebook.

Специалисты Symantec обнаружили одну общую тенденцию - имена хостов, на которых зарегистрированы шпионские ресурсы, - это набор букв, полученных случайным образом, с расширениями ".im", ".at" или ".be". При этом большинство из них базируются в Латвии и Китае.

Цель фишерских атак на Facebook - сбор информации для создания баз данных электронных адресов. На страницах участников социальной сети размещались ссылки на сайты-шпионы, перейдя по которым пользователь попадал в поле зрения фишеров.

Разработчикам Facebook пришлось серьезно потрудиться, чтобы отследить и удалить такие сообщения.

В отчете Symantec говорится еще об одной тенденции - для названий хостов хакеры стали использовать IP-адреса. Это тактика позволяет скрыть настоящее имя домена, которое, в противном случае, довольно легко заметить.

Специалисты Symantec обнаружили 1237 фишинг-сайтов, которые располагаются в 77 странах мира. Причем 15% всех сайтов дислоцируются в Китае. В топовую десятку также вошли такие страны, как Бразилия и Россия, на третьем и четвертом местах, соответственно.

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