G Data предупреждает геймеров об опасности

G Data предупреждает геймеров об опасности

...

Специалисты компании G Data провели анализ атак на участников игрового сообщества. Главной целью преступников является похищение личных данных геймеров для торговли учетными записями, которая приносит мошенникам большие деньги. «Аккаунты хороших игроков в Германии стоят около сотни евро, в странах Азии преступники готовы заплатить более 10 тысяч долларов США за подобную информацию. Это объясняет, почему онлайн-грабители настолько заинтересованы в геймерах», — говорит Ральф Бенцмюллер, руководитель лаборатории безопасности компании G Data.



Процесс кражи персональных данных в онлайн-сообществах выглядит так: преступники регистрируются на форумах и в чатах, выдавая себя за службу поддержки производителя игры. Под предлогом оказания помощи в проблемных игровых ситуациях они связываются с жертвами. По мнению специалистов G Data, хакеры нацелены, прежде всего, на новичков, так называемых newbies («нубы»). Для прохождения определенных уровней игры у пользователя запрашиваются персональные данные доступа к игре. Если жертва отвечает на запрос и отправляет коды доступа, ловушка закрывается, и дорогой игровой аккаунт получает нового владельца.

В течение шести месяцев эксперты лаборатории безопасности G Data проводили анализ 66,5 тысяч фишинг- и вредоносных сайтов. Они выясняли, какой процент сайтов содержит угрозы для посетителей. Результат оказался неожиданным: 6,5 % проанализированных страниц относятся к тематической области «Игры» и ориентированы на онлайн-игроков. Из них многопользовательские ролевые онлайн-игры (MMORPG) с результатом 35 % занимают первое место. Самыми популярными стали World of Warcraft, Metin 2, Runescape и Tibia.

Самыми опасными атаками, по результатам анализа, стали фишинговые нападения. Процесс захвата данных выглядит следующим образом: на своем сервере взломщики регистрируют оригинальный веб-сайт, похожий на оригинальный сайт производителя игры, и ждут посетителей. Как только игрок вводит свой пароль на фальшивую Интернет-страницу, хакеры похищают регистрационные данные.

На чёрных онлайн-рынках, по оценкам специалистов G Data, продаётся любой товар: от аккаунтов платных поставщиков услуг и аукционных онлайн-домов, документов, удостоверяющих личность, данных кредитных карт до данных доступа и ключей для программ и игр. Цены варьируются в зависимости от объема предоставленных данных, популярности игры и уровня игрока.

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