PandaLabs: 57 процентов российских компьютеров заражены

PandaLabs: 57 процентов российских компьютеров заражены

За прошедшие 12 месяцев специалисты PandaLabs зафиксировали
рекордное количество новых вредоносных кодов — 25 млн. Для сравнения:
за всю 20-летнюю историю компании в базе данных PandaLabs была
накоплена информация лишь о 15 млн образцов такого ПО.

Среди основных киберпреступных тенденций-2009 эксперты
выделяют массовое появление банковских троянов, фальшивых антивирусов и
возрождение традиционных вирусов, одно время почти сошедших на нет. В
качестве каналов распространения вредоносного кода все чаще
используются социально ориентированные ресурсы вроде Facebook, Twitter, YouTube и Digg.

В 2009 году Россия стала второй по степени заражения
компьютерного парка: почти 57% машин, проверенных средствами Panda
Security, содержали вредоносные компоненты. А первое место удерживает
Тайвань (62,2%), на третьем — Польша (55,4%). Лучше всего ситуация с
безопасностью обстоит в Швеции, Португалии и Нидерландах, где, по
данным PandaLabs, инфицировано 31,6, 37,8 и 38,0 процентов компьютеров.

Около 92% годового почтового трафика было спамом. В
качестве приманки в основном использовались последние мировые события и
громкие новости.

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