В сети произошел массовый взлом 57 000 сайтов

В сети произошел массовый взлом 57 000 сайтов

...

ИТ-специалисты из компании ScanSafe обнаружили в сети следы недавно проведенной хакерской кампании, по результатам которой были скомпрометированы свыше 57 000 сайтов. На всех взломанных сайтах злоумышленники размещали вредоносное программное обеспечение, предлагавшееся посетителям сайтов.

Согласно опубликованным данным, сайты инфицировались при помощи SQL-инъекции, после которой на тысячах сайтов размещался скрытый iFrame. "Подгружаемый код, присутствовавший на всех взломанных сайтах, представлял собой ядовитый коктейль из троянов, бекдоров и программ-загрузчиков", - рассказывает старший специалист по исследованиям ScanSafe Мэри Ландсман.

IFrame создает плавающий фрейм, который находится внутри обычного документа, он позволяет загружать в область заданных размеров любые другие независимые документы. iFrame является контейнером, содержание которого игнорируется браузерами, не поддерживающих данный тег. Для таких браузеров можно указать альтернативный текст, который увидят пользователи, однако почти все современные браузеры поддерживают данный тег.

"Проведенный нами анализ указывает на то, что следы атаки происходят из Китая. Однако следует подчеркнуть, что метод с подгружаемыми кадрами представляет собой международную проблему, в которой сам Китай часто бывает жертвой. Сейчас ScanSafe также отслеживает несколько других волн атак, направленных на китайские сайты. Здесь взломано уже 70 000 сайтов", - говорит Ландсман.

 

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