Finjan обнаружила ресурс по управлению сделками купли-продажи «ботнетов»

Finjan обнаружила ресурс по управлению сделками купли-продажи «ботнетов»

Компания Finjan обнаружила сайт Golden Cash, главной задачей которого является координирование сделок по продаже и покупке «ботнетов», формирование «партнерской сети», состоящей из хакерских группировок, и распространение соответствующего инструментария.

Как отмечают эксперты Finjan, в основе сети Golden Cash лежат вполне традиционные модели и схемы ведения бизнеса, таким образом, ресурс может считаться новой ступенью в эволюции кибер-преступности.

Изучив внутреннее устройство сайта эксперты сделали вывод, что расценки на ресурсы «ботнетов» напрямую зависят от географического положения скомпрометированных клиентских систем. При этом владельцы сайта не только предлагают соответствующие услуги своим клиентам, но и охотно приобретают зараженные системы. Единицей товара является клиентский компьютер, к которому хакер может получить удаленный доступ. Впоследствии на захваченную систему может быть установлено программное обеспечение для рассылки спама, совершения DDoS-атак на заказанные сайты и другой нелегальной деятельности.

Согласно «прайс-листу», составленному специалистами из Finjan, криминальные элементы готовы заплатить примерно 100 долларов за «ботнет» из 1000 ПК, размещенных на территории Австралии. Рыночная стоимость аналогичной сети, расположенной на территории США, составляет 50 долларов. А компьютеры, принадлежащие жителям дальневосточного региона, приобретаются по самой низкой цене - 5 долларов за 1000 машин. Затем киберпреступники осуществляют перепродажу приобретенных ресурсов с неплохим доходом. Так, «австралийский» ботнет из 1000 компьютеров обойдется клиентам уже в 500 долларов, «американский» в 120 долларов, а «азиатский» в 25 долларов.

Сайты, подобные Golden Cash, являются своеобразными островками онлайнового черного рынка, на котором клиент сможет приобрести нужные ему товары и услуги. Услуги по заражению специфического веб-сайта или рассылки почтовых сообщений с опасным вложением – лишь верхушка айсберга. Если проводить аналогии с реальным миром, на виртуальном черном рынке не менее активно практикуется торговля «оружием» (изготавливаемое на заказ вредоносное ПО, способное обмануть современные антивирусы), «фальшивыми документами» (клиентские реквизиты для анонимного доступа к интересующей сети) и краденым товаром (похищенные номера кредитных карт).

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