Sophos: Безопасность в Сети в 2008 году

Sophos: Безопасность в Сети в 2008 году

...

Согласно представленным данным, в уходящем году больше всего сайтов с вредоносным программным обеспечением — 37% — располагалось на американских серверах.

Второе место по количеству сайтов, содержащих вредоносный код, в 2008 году занял Китай, на долю которого пришлось 27,7 процента таких ресурсов. Год назад Китай был лидером по количеству сайтов с вредоносным кодом.

На долю России в 2008 году пришлось 9,1 процента сайтов с вредоносным программным обеспечением.

Далее в порядке убывания числа вредоносных ресурсов в списке Sophos следуют Германия (2,3%), Южная Корея (2,1%), Украина (1,8%), Великобритания (1,7%), Турция (1,5%), Чешская Республика (1,3%) и Таиланд (1,2%). Меньше всего опасных сайтов в Сингапуре — 0,3%.

Компания Sophos также отмечает, что в уходящем году Соединенные Штаты лидировали и по объемам распространяемого спама. Сегодня через компьютеры на территории США рассылается 17,5% всех спам-писем. Некоторое сокращение объемов спама было отмечено в конце осени в связи с закрытием американского хостинг-провайдера McColo, на ресурсах которого работали командные центры нескольких крупнейших ботнетов.

Кроме того, эксперты из Sophos подчеркивают, что в 2008 году значительно увеличилось количество атак на пользователей социальных сетей. В 2009 году эта тенденция продолжится.

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