MessageLabs: спамеры готовят подарки

MessageLabs: спамеры готовят подарки

...

Октябрь уж миновал… и по оценке MessageLabs, уровень спама из новых и неизвестных источников в октябре составил 88,1% почтового трафика.

Появились спам-рассылки, посвященные большим праздникам (Хэллоуин, День благодарения, Рождество и День Святого Валентина). Ожидается, что в разгар праздников объемы незапрошенной корреспонденции увеличатся до двух миллиардов писем в сутки.

Самый большой процент мусорной почты наблюдался в Датском королевстве — 96,2%. Немногим меньше спама получали жители России (95,4% почтовой корреспонденции), Германии (95,3%) и Франции (95,1%).

До самой середины октября тема Хэллоуина в спамовых письмах отражалась пунктирно (менее чем 0,5% посланий). Зато накануне праздника производительность спамеров взлетела до 500 млн. писем в сутки.

Большая часть хэллоуин-писем шла с ботнетов Rustock и Donbot, а продвигались в них фармацевтические препараты и дешевое ПО. С ботнета Pushdo, как возможные подарки к Рождеству и Дню благодарения, рекламировались копии часов престижных марок (около 2% спам-рекламы). Фармаспамеры использовали зомби-сети Pushdo и Rustock, рассылая с них призывы запастись их продукцией перед Днем св. Валентина.

Активность фишеров несколько спала, однако было отмечен ряд атак, приуроченных к окончанию подачи налоговых деклараций в США, Великобритании и Австралии. Во время пика активности мошенников поддельные письма от имени Налоговой службы США составляли 67% от общего объема фишинговых посланий. От имени британского Управления по налогам и таможенным сборам — 81%. Все фальшивки были сфабрикованы по одному шаблону, менялись только названия налоговой службы.

Увеличились также потоки фишинговых сообщений на итальянском и французском языках. Помимо банковских реквизитов, фишеры активно охотились за регистрационными данными пользователей на почтовых веб-сервисах. Эти данные нередко используются для авторизации и на других ресурсах — в социальных сетях, интернет-магазинах, онлайн-аукционах.

Из вредоносных рассылок особой масштабностью отличалась спам-кампания, нацеленная на распространение троянской программы Bredolab (Backdoor.Win32.Bredolab). Фальшивые уведомления о посылке, якобы отправленной адресату, отсылались с ботнета Pushdo и были снабжены троянским zip-файлом. По оценке MessageLabs, во время атаки на долю этих посланий приходилось 3,5% спам-трафика. Bredolab был обнаружен в 35,2% вредоносных сообщений, зафиксированных в октябре. 

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