Пользователи Facebook и MySpace подверглись атаке червя Boface.G

Пользователи Facebook и MySpace подверглись атаке червя Boface.G

PandaLabs (www.viruslab.ru), лаборатория компании Panda Security по обнаружению и анализу вредоносных кодов, обнаружила Boface.G, нового червя, использующего для распространения социальные сети Facebook и MySpace.

Данный червь размещает в профиле или на панели контактов зараженного пользователя ссылку на фальшивый видеофайл с YouTube. Он также может рассылать по контактам зараженного пользователя личное сообщение с такой же ссылкой. Когда пользователь пытается просмотреть видео (которое вроде бы пришло от одного из друзей), он попадает на веб-страницу с предложением загрузить обновление для Flash Player, чтобы просмотреть файл. Если он соглашается, то просто загружает копию червя на свой компьютер, чтобы в свою очередь заразить свои контакты.

“Социальные сети привлекают миллионы пользователей и уже давно стали одним из любимейших способов, используемых кибер-преступниками для распространения вредоносных кодов”, объясняет Луис Корронс, технический директор PandaLabs. “Пользователям этих социальных сетей необходимо проверять происхождение подобных сообщений, прежде чем переходить по ссылкам и загружать файлы в компьютер”.

По данным PandaLabs, одна из двух социальных сетей, подвергнувшихся атаке, уже предприняла меры по защите пользователей от вредоносного ПО. Пользователи Panda Security постоянно находились под защитой от данного червя.

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