Датская Maersk оценивает потери от атаки вируса Petya в $200-300 млн

Датская Maersk оценивает потери от атаки вируса Petya в $200-300 млн

Датская Maersk оценивает потери от атаки вируса Petya в $200-300 млн

Датская судоходная и логистическая компания A.P. Moller-Maersk оценивает потери в результате атаки вируса-вымогателя Petya в $200-300 млн, говорится в опубликованном в среду финансовом отчете компании за II квартал 2017 года.

"В последнюю неделю квартала мы стали жертвой кибератаки, которая преимущественно затронула системы [подразделений] Maersk Line, APM Terminals и Damco. В течение нескольких недель июля это отрицательно сказывалось на объемах деятельности и в результате отразится на показателях третьего квартала. Мы ожидаем, что негативное влияние кибератаки на финансовые результаты будет доходить до $200-300 млн", - говорится в распространенном компанией заявлении генерального директора Moller-Maersk Сёрена Скоу.

На результаты II квартала заражение систем компании вирусом серьезного влияния не оказало. Как говорится в отчете, выручка Moller-Maersk за первые 6 месяцев 2017 года выросла на 6,7% по сравнению с тем же периодом прошлого года, составив 18,57 млрд долларов. Показатель EBITDA за тот же период вырос на 11,5%, составив 3,77 млрд долларов. Тем не менее общие итоги полугодия оказались негативными - чистый убыток компании составил $11 млн, что в Moller-Maersk объясняют преимущественно обесцениванием ряда активов, пишет tass.ru.

Атака не оказала серьезного влияния на суда-контейнеровозы Maersk Line, однако заметно сказалась на подразделении APM Terminals, управляющем работой десятков грузовых портов и контейнерных терминалов, через которые в сутки проходит свыше 100 тыс. грузовых контейнеров. Работа части портов была полностью парализована несколько дней.

Уже больше 20 лет Mersk является крупнейшим в мире оператором судов-контейнеровозов, а также судов снабжения. Кроме того конгломерат занимается нефтеразведкой и нефтедобычей, перевозками энергоносителей и логистикой. На Maersk работают 88 тыс. сотрудников в 130 странах мира.

27 июня вирус-вымогатель, перекрывающий доступ к данным и требующий деньги за их разблокировку, атаковал десятки компаний и организаций по всему миру. Как выяснили специалисты компании Group-IB, специализирующейся на компьютерной безопасности и защите от киберугроз, масштабное нападение на различные компании было совершено при помощи вируса-шифровальщика Petya. Он препятствует загрузке операционной системы, блокирует компьютеры и требует выкуп в размере 300 долларов в биткоинах.

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