Модификация 52% вирусов постоянно меняется

Модификация 52% вирусов постоянно меняется

Каждый день PandaLabs получает около 37000 экземпляров новых вирусов, червей, троянов и других видов интернет-угроз, 52% из которых (это в среднем 19240 единиц) распространяются и пытаются инфицировать пользователей в течение всего лишь 24 часов. Затем они становятся неактивными и безвредными, поскольку на их место приходят новые варианты, пополняющие собой список новых образцов вредоносного ПО, находящегося в обращении. 

 

Причина в том, что хакеры стремятся получить от вредоносных кодов финансовую прибыль. Именно с этой целью они изо всех сил стараются, чтобы такие коды оставались незамеченными пользователями и решениями безопасности. 

 

Спустя всего 24 часа с момента вывода вредоносного образца в обращение хакеры модифицируют его код, чтобы продолжать распространение и оставаться незамеченными компаниями безопасности. Это объясняет значительный рост количества обнаруженных PandaLabs новых угроз, с 18 млн. за 20 лет, прошедших с момента основания компании до 2008 года, до 30 миллионов к 31 июля 2009г. 

 

Луис Корронс, технический директор PandaLabs, говорит: “Это – гонка без конца, в которой, к сожалению, хакеры все еще ведут. Нам необходимо сначала завладеть созданным ими кодом, чтобы его проанализировать, классифицировать и найти способ борьбы с ним. В этой гонке производители, которые работают с традиционными методами ручного анализа, действуют слишком медленно, не успевая создавать вакцину, поскольку распространение и заражение происходят очень быстро. Принцип Коллективного разума от Panda предлагает защиту практически в реальном времени, что значительно снижает риск заражения”. 

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