Обзор вирусной обстановки за май 2008 года от компании "Доктор Веб"

Обзор вирусной обстановки за май 2008 года от компании "Доктор Веб"

Главным событием мая стало обнаружение специалистами антивирусной лаборатории компании «Доктор Веб» неуловимого Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C) – вируса, который смог выстроить из заражаемых им компьютеров огромную бот-сеть.

По оценке компании Secure Works бот-сеть, созданная Rustock, стоит на третьем месте среди крупнейших бот-сетей и способна рассылать ежедневно до 30 миллиардов спам-сообщений. Компьютеры защищенные антивирусом Dr.Web, уже никогда не станут частью этой сети, т.к. новая версия сканера Dr.Web не только определяет коварный вирус, но и лечит зараженные им ПК. Со дня изготовления противоядия к Win32.Ntldrbot прошел месяц, но до сих пор Dr.Web – единственный антивирус, который способен лечить ПК от Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C).

Другим заслуживающим внимания событием стало возникновение все большего числа вредоносных объектов, заражающих ПК с целью изменения результатов поиска. Задав в области поиска искомое слово, пользователь такого компьютера совершит переход не на нужный сайт, а на посторонний ресурс. В итоге пользователь не находит нужную информацию, рекламодатель платит за нецелевой трафик, но больше всего страдает репутация поисковых систем, которых пользователи обвиняют в продаже мест на первых страницах выдачи. По просьбе администрации одной из них (Яндекса) такие программы были переквалифицированы в вирусной базе Dr.Web из разряда рекламного ПО (adware) в класс троянских программ, и теперь Яндекс рекомендует своим пользователям утилиту Dr.Web CureIt! для бесплатного лечения ПК, пораженных вирусами подмены страниц.

Ситуация со спамом

Поток спама нередко несет вирусы, троянские программы и другие вредоносные объекты. В последнее время в РуНете наметилась тенденция эксплуатации имен популярных у интернет-пользователей ресурсов для проведения спамерских рассылок. Многочисленность пользователей социальных сетей, например, таких как «В Контакте» и «Одноклассники», постоянно привлекает внимание спамерских группировок. После очередной атаки компьютеры любителей общения в социальных сетях либо становятся звеньями бот-сетей, либо их пользователи рискуют потерять всю информацию, как в случае с вирусом Win32.HLLW.AntiDurov. Что касается последнего тревожного примера, его отличие от подавляющего большинства вирусов последних лет – наличие деструктивной функции. 25 числа каждого месяца в 10 часов утра начинается удаление с диска C: всех файлов. Служба вирусного мониторинга компании «Доктор Веб» уже давно не фиксировала вирусов с подобным функционалом.

Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C) – вируса, который смог выстроить из заражаемых им компьютеров огромную бот-сеть. " />

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