PandaLabs обнаружила новую бот-сеть Kneber

PandaLabs обнаружила новую бот-сеть Kneber

Лаборатория PandaLabs обнаружила цепь компьютеров-зомби, которая контролировалась с помощью бот-сети под названием «Kneber». PandaLabs сообщает, что на прошлой неделе бот-сетью «Kneber» было заражено порядка 75 000 компьютеров в 2 500 организациях по всему миру, а также пользовательские аккаунты в популярных социальных сетях. Kneber использует печально известный троян Zeus, который впервые появился в 2007 году и до сих пор продолжает заражать компьютеры.

Несмотря на то, что данный Троян появился давно и всем известен, компьютеры не были защищены от проникновения вредоносного кода. Почему это произошло? По мнению Луиса Корронса, технического директора PandaLabs, здесь можно сделать два вывода:

1)То, что не опубликовано – не существует. Журналисты начинают говорить об IT- угрозах только тогда, когда антивирусные компании отмечают уже «тысячи» инфекций. Нужно постоянно напоминать пользователям о необходимости защиты от Интернет-угроз, о том, что они могут коснуться любого.

2) Главной целью производителей решений безопасности является обнаружение новых угроз и изобретение способов защиты от них, однако этого недостаточно. Сегодня кибер-преступники действуют организованно и уже достигли такого уровня развития, что как только находится решение, мошенники менее чем за 24 часа адаптируют код ботов или троянов и перемещают сеть в другое место. Таким образом, они «обманывают» системы безопасности.

Криминальные организации ежемесячно зарабатывают миллионы долларов с помощью распространения бизнес-моделей по каналу, который обеспечивает максимальную анонимность. Отследить взломщиков очень сложно, так как они используют многочисленные уловки и технологии для кражи данных, рекрутинг «денежных мулов» для выполнения грязной работы и сокрытия следов настоящих преступников. Ситуацию усугубляет и недостаток адекватно обученных, опытных специалистов по безопасности.

«Чтобы эффективно бороться с кибер-преступниками, необходимо публиковать новости с яркими заголовками, сотрудничать с силами безопасности и администрациями зараженных стран. Мы должны заставить людей понять, что это реальная серьезная проблема на всех уровнях - от бизнеса и пользователей до правительств и институтов. Вопрос регулирования этой проблемы должен стать приоритетным. В свою очередь, это повлечет за собой необходимость донести до широкой публики информацию о том, что обучение и информирование о безопасности – это ежедневная работа, а не просто просмотр заголовков с анекдотическими историями, которые абсолютно не отражают реальную ситуацию. Это - единственный способ показать пользователям настоящее положение вещей и начать совместную работу над улучшением ситуации, которая стремительно ухудшается», - говорит Корронс.

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