PandaLabs: в 2009 году вредоносных программ станет еще больше

PandaLabs: в 2009 году вредоносных программ станет еще больше

С января по август 2008 года лаборатория Panda Security обнаружила такое же количество новых видов вредоносного ПО, что и за все предшествующие семнадцать лет. В 2009 году эта тенденция, по мнению экспертов, будет сохраняться или даже прогрессировать.

В 2009-м доминирующими типами вредоносных программ, согласно прогнозу PandaLabs, станут банковские трояны и фальшивые антивирусы. Киберпреступники с целью кражи персональной информации и обмана пользователей будут все чаще полагаться на социальные сети и вполне легальные ресурсы, взломанные через уязвимости в серверных платформах. Кроме того, специалисты отмечают, что в следующем году особенно популярной станет техника упаковки вредоносного кода при помощи специальных заказных инструментов с целью затруднения его обнаружения.

Лаборатория Panda Security предсказывает также значительное увеличение количества вредоносного программного обеспечения, нацеленного на набирающие популярность платформы, такие как Mac OS X, Linux или iPhone. Кроме того, в условиях финансового кризиса стоит ожидать роста популярности ложных предложений о работе, цель которых — привлечение денежных активов.

Наконец, эксперты прогнозируют возрождение классических вредоносных кодов — к примеру, вирусов. Однако применяться подобные программы будут не для нарушения корректной работы систем или блокировки доступа к файлам, а с целью сокрытия троянов, использующихся для кражи банковской информации.

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