США и Бразилия — крупнейшие источники вирусов и спама

США и Бразилия — крупнейшие источники вирусов и спама

По данным Network Box, Соединенные Штаты и Бразилия остаются крупнейшими источниками спама и вредоносных программ. Так, в прошлом месяце США сгенерировали 15,9% от общего числа вирусов, троянов, шпионских модулей и прочего нежелательного ПО. Второе место в рейтинге занимает Бразилия с 14,5%.

Вместе с тем Бразилия лидирует по объемам генерируемого спама: в августе компьютеры, находящиеся на территории этой страны, распространили 11,6% от общего числа спам-писем. Второе и третье места в списке Network Box занимают Соединенные Штаты и Южная Корея с 8,6% и 7,2% соответственно.

Эксперты отмечают, что Южная Корея ответственна за 17,3% всех атак, цель которых — вторжение в удаленную систему. Кроме того, кибемошенники продолжают активно применять фишинговые схемы обмана пользователей.

Network Box отмечает, что в целом в августе активность сетевых мошенников несколько снизилась по сравнению с предыдущими месяцами. Так, в августе спамеры генерировали в среднем 90 нежелательных писем в час в пересчете на одного пользователя. Для сравнения: в мае данный показатель достигал 120 сообщений.

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