Хакерская группировка Team System DZ продолжает дефейс сайтов

Хакерская группировка Team System DZ продолжает дефейс сайтов

Хакерская группировка Team System DZ продолжает дефейс сайтов

Группа хакеров Team System DZ, поддерживающая группировку ИГИЛ (запрещена на территории Российской федерации), продолжает свою кампанию по дефейсу веб-сайтов. В прошлые выходные несколько сайтов в Огайо и Мэриленде были вынуждены приостановить активность после размещения на их страницах сообщений, угрожающих президенту Трампу и поддерживающих исламское государство.

Кампания ориентируется на сайты образовательных учреждений и органов местного самоуправления. Например, во вторник правительственный сайт округа Лос-Анджелес был также подвергнут дефейсу, на нем хакеры также разместили сообщение: «Вы будете привлечены к ответственности, Трамп, вы и все ваши люди, за каждую каплю крови, пролившуюся в мусульманских странах».

Сайты многих школ в округе Вентура в среду утром ушли в оффлайн после атаки хакерской группировки Team System DZ. Подробности взлома до конца не выяснены, однако известно, что посетители сайта перенаправлялись на веб-страницу, где были опубликованы материалы экстремистского характера.

Хакеры атаковали не только американские сайты.

«Мы обнаружили, что сайт департамента был взломан, а на его страницах были размещены неприемлемые фотографии» - заявил Департамент образования Южной Африки.

Экспертам удалось отследить нечто общее между взломанными сайтами – они использовали устаревшую систему управления контентом сайта DotNetNuke (DNN). Если бы владельцы сайтов обновили их, они бы не были настолько уязвимы к атакам.

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