Интернет-мошенники эксплуатируют тему урагана "Густав"

Интернет-мошенники эксплуатируют тему урагана "Густав"

Порядка сотни доменов, так или иначе связанных с ураганом Густав, подошедшему к юго-восточному побережью США, были зарегистрированы за последние 48 часов. Большинство из них - это проекты мошенников, которые намерены использовать домены в своих корыстных целях. Об этом предупреждают эксперты по ИТ-безопасности.

По словам Маркуса Сашса, директора исследовательского института SANS и интернет-центра ISC (Internet Storm Center), почти все мошеннические домены, на которых создаются поддельные благотворительные и общественные сайты, содержат в своих названиях слова "gustav," "charity," "hurricane" и "relief" ("густав", "благотворительность", "ураган" и "помощь").

"В день, когда по побережью Нового Орлеана в 2005 году ударил ураган Катрина, в сети появилось больше 100 благотворительных сайтов, большинство из которых, как потом выяснилось, принадлежали простым мошенникам", - пишет Сашс в своем блоге. "В этот раз, судя по всему, ситуация в сети повторяется. Люди уже регистрируют похожие сайты".

В субботу утром доменный инструмент DomainTools зафиксировал около сотни сайтов, связанных с ураганов. Тогда большинство из этих имен были просто выставлены на продажу. В том случае, если в ближайшие часы эти домены не будут проданы, то скорее всего на них будут размещены сайты, где будут собирать пожертвования очередные злоумышленники.

Другой эксперт по ИТ-безопасности Гери Уорнер в своем блоге опубликовал составленный им список припаркованных "ураганных" доменов - http://garwarner.blogspot.com/2008/08/hurricane-gustav-fraud-watch.html

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