Eset: мировой вирусный рейтинг в июне возглавил червь Conficker

Eset: мировой вирусный рейтинг в июне возглавил червь Conficker

Компания Eset опубликовала отчет о самых распространенных интернет-угрозах, выявленных специалистами вирусной лаборатории Eset в июне 2009 года. Мировой вирусный рейтинг в июне возглавил червь Conficker, переместившийся со второго на первое место. Общий процент заражения вредоносной программой в мире в июне составил 11,08%. В России количество зафиксированных заражений по сравнению с маем снизилось, но все равно превышает общий мировой показатель почти в два раза - 20,43%.

Версии Win32/Conficker.AA (10.09 %) и Win32/Conficker.AE (6.44 %) по-прежнему занимают первое и второе места российской вирусной двадцатки соответственно. Второй по распространенности интернет-угрозой как в мировом, так и в российском рейтинге, в июне стали программы, использующие для распространения файл Autorun.inf. 

Новым вредоносным ПО, вошедшим в мировую десятку и российскую двадцатку угроз стала программа Win32/TrojanDownloader.Bredolab.AA. Вредоносный код попадает в список автозагрузки. Едва проникнув в оперативную память, программа моментально начинает действовать, отключая все системные процессы, отвечающие за безопасность. Троянское ПО обладает способностью копировать себя в системные файлы и запускается при включении ПК. В то же время оно устанавливает связь с удаленным сервером через HTTP-протокол, и его основной целью является загрузка вредоносного кода на инфицированный компьютер. Общий процент заражений Win32/TrojanDownloader.Bredolab.AA в мире составляет 0,77%, в России – 0,87%. 

В целом в рунете отмечается общее снижение числа вредоносного ПО В июне на Россию пришлось 7,45% от общего числа мировых интернет-угроз. Ранее в мае оно составляло – 7, 96%, в апреле – 9,24%. 

«Обычно летом общее число вредоносных программ в сети снижается. И в этом году мы видим схожую тенденцию, - комментирует Григорий Васильев, технический директор ESET. – Уменьшается, как количество инфицированных компьютеров, так и число новых угроз».

Двадцать самых распространенных угроз в России в июне 2009
1. Win32/Conficker.AA - 10.09 %
2. Win32/Conficker.AE - 6.44 %
3. INF/Autorun - 5.41 %
4. INF/Conficker - 3.53 %
5. Win32/Agent - 3.32 %
6. Win32/Conficker.Gen - 3.13 %
7. INF/Autorun.gen - 2.06 %
8. Win32/Tifaut.C - 1.95 %
9. Win32/Conficker.X - 1.83 %
10. Win32/Genetik - 1.74 %
11. Win32/Conficker.Gen~alg - 1.33 %
12. Win32/AutoRun.FakeAlert.M - 1.29 %
13. Win32/Conficker.AB - 1.27 %
14. Win32/AutoRun.KS - 1.14 %
15. Win32/Conficker.AL - 1.11 %
16. Win32/Packed.Autoit.Gen - 0.95 %
17. Win32/TrojanDownloader.Bredolab.AA - 0.87 %
18. Win32/Sality~alg - 0.77 %
19. Win32/Packed.Themida - 0.76 %
20. Win32/Adware.FearAds - 0.73 %

Десять самых распространенных угроз в мире в июне 2009
1. Win32/Conficker - 11.08%
2. INF/Autorun - 8.33%
3. Win32/PSW.OnLineGames - 8.24%
4. Win32/Agent - 2.55%
5. INF/Conficker - 2.10%
6. Win32/Pacex.Gen - 1.44%
7. WMA/TrojanDownloader.GetCodec - 1.01%
8. Win32/Autorun - 0.95%
9. Win32/Qhost - 0.80%

10. Win32/TrojanDownloader.Bredolab.AA - 0.77%

 

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