Грозовое «облако»

Грозовое «облако»

...

Похоже, сетевой криминал всерьез принялся за освоение «облачных» сервисов, предоставляющих доступ к таким масштабируемым информационным ресурсам, как программные продукты, дисковое пространство и процессорное время.

Получив от своих клиентов сигнал об угрозе незаконного проникновения в корпоративные сети, консалтинговая компания Ernst & Young попыталась определить ее источники. К своему удивлению сотрудники компании обнаружили, что сканирование портов, которое обычно предваряет сетевую атаку, проводилось с IP-адресов «облачных» служб.

По всей видимости, неизвестные злоумышленники воспользовались широкими возможностями легального сервиса, расплатившись с помощью ворованных кредиток. В этой ситуации они мало чем рискуют: если провайдер пресечет криминальную активность, можно повторить попытку, используя другую поддельную карту.

В описанном случае владельцы «облачного» сервиса быстро отреагировали на жалобу и заблокировали запятнавшие себя аккаунты. Тем не менее, Ernst & Young рекомендует усилить защиту этого вида услуг от злоупотреблений, отказаться от анонимного способа оплаты посредством кредитных карт и продумать способ оперативного оповещения о потенциальных угрозах. 

 

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