G Data: Более 99% вредоносных программ нацелены на Windows

G Data: Более 99% вредоносных программ нацелены на Windows

 

Программное обеспечение для шпионажа продолжает угрожать интернет-пользователям. По данным анализа, проведенного компанией G Data Software, за последние полгода количество общего дохода от вредоносного программного обеспечения увеличилось на 50%. Оно очень опасно, так как способно передавать преступникам личные файлы пользователя, данные доступа, пароли и прочее без его ведома. Зачастую под шпионским программным обеспечением скрывается преступная сетьмошенников, потому что похищение критических данных является одной из ключевых функций теневой экономики.

После инфицирования компьютера с помощью троянских программ запускается передача похищенных данных преступникам, что незаметно для самого пользователя. Злоумышленники нацеливаются на данные, из продажи которых можно извлечь прибыль. На черном рынке персональных данных за подобную информацию можно получить значительную прибыль. Цены варьируются в зависимости от качества (например, от точности) или от спроса и предложения. Так, например, цена на редкие аккаунты ICQ или данные упаковочных станций DHL намного выше, чем на распространенные данные кредитных карт.

Согласно данным  G Data, пользователи Microsoft Windows особенно уязвимы: 99, 4% атак вредоносных программ нацелены на данную операционную систему, 0,4% являются атаками, базирующимися в веб. Оставшиеся 0, 2% выпадают на вредоносные коды для других операционных систем.

 

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