InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщает, что рост числа утечек конфиденциальной информации за первые шесть месяцев 2016 года составил 16% по отношению к соответствующему периоду прошлого года.

Такие данные приводит аналитический центр InfoWatch в «Глобальном исследовании утечек конфиденциальной информации в I полугодии 2016 года». В результате за исследуемый период было скомпрометировано более одного миллиарда записей персональных данных (ПДн) — больше, чем за весь 2015 год. Таким образом, среднегодовое значение числа украденных записей ПДн в два раза превышает аналогичный показатель 2015 года.

Наибольшее количество утечек информации было зафиксировано в США: 451 случай, или 54% от всех произошедших утечек. Россия со 110 утечками данных традиционно занимает второе место, сохраняя его более трех лет. Далее идет Великобритания, где было обнаружено 39 утечек. Всего за январь-июнь 2016 года экспертами аналитического центра InfoWatch зарегистрировано 840 случаев утечек конфиденциальной информации.

«С развитием корпоративных средств защиты от утечек информации внутренние нарушители все чаще отказываются от традиционных способов кражи данных в пользу закрытых, неконтролируемых каналов передачи, —  отметил аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. — Российским разработчикам удается своевременно адаптировать ИТ-решения к этим изменениям, но по мере цифровизации процессов взаимодействия государства, общества и бизнеса, растут и риски, связанные с информационной безопасностью. Это хорошо видно на примере стран с более развитым цифровым обществом, где происходит значительно больше утечек данных. Основную угрозу несут атаки на крупные сервисы, которые хранят огромные массивы информации. При этом число внешних атак на них по отношению к внутренним не растет — мы видим, что принципиально внутренние нарушители не менее опасны».

В двух третях случаев утечки данных происходили по вине внутренних нарушителей. На внешние атаки пришлась только одна треть всех утечек информации, но ущерб от них по-прежнему оценивается выше: в среднем на каждую внешнюю и внутреннюю утечку приходилось по 2,4 млн и 0,8 млн скомпрометированных записей ПДн соответственно.  

Было зафиксировано 23 «мега-утечки», на которые пришлось 92% всех украденных записей ПДн. Ущерб каждой из них составил более 10 млн ПДн, 16 из 23 «мега-утечек» пришлись на внешние атаки. Без учета «мега-утечек» наибольший объем записей — более 45 млн ПДн — был украден у компаний высокотехнологичного сектора, включая интернет-сервисы и web-порталы.

Эксперты аналитического центра InfoWatch отметили сокращение числа утечек с помощью передачи данных через сетевой канал, хотя на этот способ, включая отправку через браузер, а также облачные хранилища, все еще приходится до половины всех случаев утечки данных. Возросла доля краж информации по электронной почте и на съемных носителях. Снизились доли утечек в результате кражи/потери оборудования и бумажных документов. Меньше всего утечек произошло с использованием мобильных устройств.

Наиболее уязвимыми в первом полугодии 2016 года были организации медицинской сферы, где утечки данных фиксировались чаще всего (23% всех утечек), наименее уязвимыми — муниципальные учреждения (менее 3%).

Самыми привлекательными для злоумышленников стали компании сферы торговли, финансового и банковского сектора. В них доля умышленных утечек ПДн, потребовавших взлома систем информационной безопасности, составила 70% и более. 

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