Мошенники пытаются запугать пользователей iOS, используя уязвимость

Мошенники пытаются запугать пользователей iOS, используя уязвимость

Мошенники пытаются запугать пользователей iOS, используя уязвимость

Исследователи Lookout предупреждают, что одна из уязвимостей, исправленная с выходом iOS 10.3, в настоящее время активно эксплуатируется злоумышленниками.

Эксперты обнаружили, что злоумышленники использовали обработку всплывающих диалогов в Safari, таким образом блокируя браузер пользователя. После этого киберпреступники вымогали деньги у своих жертв, требовали подарочные карты iTunes и показывали угрожающие сообщения, пытаясь запугать пользователей.

Как объясняет Lookout, проблема заключалась в том, как Safari обрабатывал всплывающие диалоговые окна одного сайта, затрагивая при этом все приложение, а не только вкладку, на которой был открыт сайт. В версии iOS 10.3, эта ошибка устранена.

Блокируя браузер, злоумышленники пытались запугать пользователей, заставить их думать, что данные зашифрованы, но этому достаточно легко противостоять. Любой осведомленный пользователь может просто перейти к настройкам iOS и очистить кэш браузера, чтобы восстановить работоспособность.

Подобного рода атака реализовалась в изолированной программной среде, в ней не использовался код эксплойта, однако злоумышленники эффективно использовали метод запугивания пользователей. Расчет был на то, что жертвы заплатят, прежде чем поймут, что серьезной угрозы действия злоумышленников не представляют.

«Мошенники зарегистрировали домены вроде police-pay[.]com, с которых и осуществлялась атака. Примеры их доменов варьируются от порнографических сайтов, до сайтов, ориентированных на музыку» - объясняют исследователи.

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