В 2016 году число Android-вымогателей выросло на 50%

В 2016 году число Android-вымогателей выросло на 50%

В 2016 году число Android-вымогателей выросло на 50%

Вирусная лаборатория ESET подготовила отчет об актуальных угрозах для смартфонов и планшетов на Android. Тренд 2017 года – распространение программ-вымогателей для этой платформы.

По данным статистики облачной системы ESET LiveGrid®, в 2016 году число вымогателей, ориентированных на Android-устройства, увеличилось на 50% в сравнении с 2015 годом. Наибольший всплеск отмечен в первой половине года.

По оценке ESET, среди вредоносных программ данного типа преобладают «полицейские» вымогатели. Они блокируют экран устройства; требование выкупа имитирует официальное сообщение о блокировке за просмотр порноконтента, распространение нелицензионного ПО и другие подобные «нарушения».

Помимо этого, киберпреступники совершенствуют шифрование и дорабатывают методы маскировки вредоносного функционала вымогателей.

 

 

 

Операторы Android-вымогателей переключают внимание с Восточной Европы на США. Кроме того, в 2016 году программы этого типа были активны и в Азии. В частности, в последние 12 месяцев число обнаружений мобильного вымогателя Jisut с требованием выкупа на китайском языке выросло вдвое.

ESET рекомендует Android-пользователям загружать мобильные приложения только с официальных площадок, предварительно изучая отзывы, и защитить смартфоны и планшеты современным антивирусным ПО.

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