ИБ-специалисты уничтожили крупный ботнет

ИБ-специалисты уничтожили крупный ботнет

Специалистам компании FireEye несколько дней назад удалось уничтожить ботнет Mega-D, известный также как Ozdok. Ботнетчикам не помогли защитные меры, предпринятые после прошлогоднего закрытия провайдера McColo.

Представитель FireEye Атиф Муштак пояснил, что Ozdok был уничтожен в течение суток. Для этого компании пришлось сотрудничать с провайдерами и доменными регистраторами, что привело к блокировке IP-адресов и закрытию доменов, связанных с контролирующими центрами ботнета. Однако, часть контролирующих центров пока продолжают функционировать.

Владельцы Ozdok предприняли некоторые меры на случай подобных действий. В частности, зомби-компьютеры пытаются связываться с несколькими десятками доменных имён для получения инструкций по рассылке спама. Более 25 из этих доменов ещё не были зарегистрированы, чем и воспользовались сотрудники FireEye, не пожалевшие средств на их регистрацию на себя.

Тем не менее у создателей Ozdok имеется и запасной план. Ежедневно боты генерируют одно доменное имя, с которым пытаются связаться в случае, если все прочие домены не отзываются. Специалисты FireEye, зная алгоритм генерации этих имен, зарегистрировали соответствующие домены на некоторое количество дней вперёд.

Таким образом боты Ozdok в настоящее время пытаются связываться с сервером, который контролируется FireEye. Это, в частности, позволяет грубо оценить размеры ботнета: за одни сутки было насчитано более 260 тысяч уникальных IP-адресов, откуда поступали запросы к перехваченному контролирующему центру.

В M86 Security Labs, занимающейся мониторингом активности ботнетов, говорят, что уровень спама, генерирующегося сетью Ozdok, резко снизился примерно 6 ноября и вчера упал до нуля.

Стоит отметить, что еще в начале прошлого года Mega-D/Ozdok был самым крупным генератором спама, будучи ответственным примерно за треть почтового мусора в мире. С тех пор этот ботнет получил ряд серьезных ударов со стороны киберзащитников.

В середине февраля 2008 года были заблокированы его управляющие компьютеры, однако через десять дней злоумышленники сумели вернуть контроль над этой зомби-сетью. В октябре 2008 года Федеральная торговая комиссия (FTC) убедила суд заморозить активы группы HerbalKing, контролирующей сеть Mega-D.

Через месяц был закрыт калифорнийский хостинг-провайдер McColo, чьи серверы активно использовались спамерами — в том числе и владельцами Mega-D/Ozdok. Летом этого года, когда Mega-D уже давно утратил былую мощь, генерируя лишь около 12% общемирового спама, по ботнету был нанесен новый удар: FTC закрыла ещё одного хостинг-провайдера — 3FN.

После этого активность Mega-D/Ozdok снизилась примерно втрое и держалась на этом уровне вплоть до недавнего времени, когда специалисты FireEye решили полностью уничтожить ботнет.

webplanet.ru 

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