"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" сегодня представила новое программное обеспечение Krab Krawler, анализирующее многочисленные сообщения в сети микроблоггинга Twitter и проверяет их на наличие вредоносных ссылок. При нахождении подобной ссылки, переход по которой может причинить вред компьютеру пользователя, программа блокирует переход и предупреждает пользователя.

По словам Костина Раиду, старшего вирусного аналитика "Лаборатории Касперского", Krab Krawler способен сканировать публичные твиты и ссылки в них. Раиду говорит, что особенность Twitter состоит в том, что здесь ссылки сокращаются и маскируются, поэтому на практике до перехода на заданный в реальной ссылке сайт пользователь и понятия не имеет куда его приведет ссылка. Этой изначально благой возможностью, сокращающей адреса, активно пользуются хакеры.

ЛК приводит данные, согласно которым, в Twitter ежесуточно появляется около 500 000 новых ссылок на внешние ресурсы, из них от 100 до 1000 - это злонамеренные ссылки. Всего по официальным данным Twitter, около 26% твитов содержат те или иные ссылки, правда многие из них - это банальный спам, чаще всего размещаемый ботами.

В Лаборатории отмечают, что Krab Krawler блокирует до 95% злонамеренных ссылок, а сам фильтр на серверах разработчика обновляется примерно каждые 2-12 часов в зависимости от интенсивности размещения ссылок.

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