Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Согласно исследованию Positive Technologies, потери банков от одного дня кибератак оценивается в сумму до 2 млн рублей. Большинству банков на кибербезопасность приходится тратить до 50 млн рублей. Как утверждает компания Zecurion, эти показатели были ниже на 10–15 % в прошлом году.

Специалисты объясняют, что такой рост расходов обусловлен активизацией киберпреступных группировок, а также ужесточением требований ЦБ.

Ранее мы писали о данных, отраженных в исследовании «Сколько стоит безопасность», проведенном Positive Technologies. Подсчеты компании Zecurion говорят о том, что в прошлом году эти цифры были на 10–15 % ниже.

Эксперты утверждают, что благодаря таким группам киберпреступников, как Cobalt, действовавшей на территории России примерно с середины прошлого года, отмечен рост расходов на кибербезопасность. Ситуация усугубляется тем, что злоумышленники крайне быстро адаптируются к постоянно меняющимся условиям, например, к усилению киберзащищенности банков.

«Кроме того, ЦБ требует от банков со следующего года раскрывать объемы киберхищений, что подтолкнуло банки к более тщательному анализу информбезопасности и, соответственно, увеличению затрат на кибербезопасность, — цитирует директора по развитию бизнеса компании PositiveTechnologies Максима Филиппова iz.ru. — Вероятно, в ближайшие годы это будет увеличивать раходы банков на эту сферу».

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