За утечку данных в Екатеринбурге осудили двух мошенников

За утечку данных в Екатеринбурге осудили двух мошенников

За утечку данных в Екатеринбурге осудили двух мошенников

В августе в Екатеринбурге суд вынес обвинительный приговор двум мошенникам, похитившим персональные данные части абонентов интернет-провайдера ЗАО «АКАДО-Екатеринбург». Это первый случай, когда подобное дело в Екатеринбурге дошло до суда и реального приговора, так как обычно пострадавшей компании крайне непросто собрать необходимые доказательства. 

Как отметили в «АКАДО-Екатеринбург» инцидент удалось довести до судебного разбирательства благодаря DLP-системе «Контур информационной безопасности СёрчИнформ» и профессиональным действиям специалистов отдела «К» ГУВД по Свердловской области.

«Ежегодно компания сталкивается с 3-4 попытками хищения части персональных и других данных. Ранее провайдер фиксировал и предотвращал утечки собственными средствами, однако значительное усложнение мошеннических схем создало необходимость внедрения дополнительного инструмента защиты конфиденциальной информации – DLP-системы «Контур информационной безопасности СёрчИнформ» (КИБ). Программный комплекс позволил контролировать все информационные потоки компании. С его помощью в августе 2016 года был выявлен взлом базы данных и скачивание персональных данных части абонентов», – пояснил директор по безопасности ЗАО «АКАДО-Екатеринбург» Андрей Перескоков.

Злоумышленниками оказались двое молодых людей: сотрудник одной из подрядных организаций «АКАДО-Екатеринбург» и его друг, написавший специальную программу для проникновения в корпоративную систему. Им удалось похитить данные, однако воспользоваться полученной информацией они не успели. 

«С помощью данных, полученных через «КИБ СёрчИнформ» и при активном содействии специалистов отдела «К» ГУВД Свердловской области нам впервые удалось доказать суду не только факты взлома и хищения, но и намерение хакеров продать полученную информацию. Хотя осуществить продажу они не успели. Ранее ни одно подобное дело в Екатеринбурге не доходило до суда и реального приговора. Обычно провайдерам очень трудно собрать необходимые доказательства, но мы смогли это сделать», – рассказал Андрей Перескоков.

В ноябре 2016 года в отношении злоумышленников было возбуждено уголовное дело, которое позже направили в суд. 5 августа 2017 года каждому подсудимому был вынесен обвинительный приговор: 2 года лишения свободы условно (нарушение требований ч.2 и 3 ст. 272, ч. 3 ст. 183 и ч.5 ст. 33 УК РФ).

«Практика проработки подобных инцидентов действительно непростая – прежде всего причина в разобщенности инструментов предотвращения и расследования. В «КИБ СёрчИнформ» средства автоматизированной контентной аналитики объединены с инструментами детальных расследований. Уверены, что именно такой подход позволяет добиться лучших результатов», – отметил ведущий аналитик компании «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев.

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