Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

В 2018 году, согласно новому отчету Avast, на цифровом ландшафте будет доминировать сочетание новых и традиционных киберугроз, в том числе первые кибератаки с использованием искусственного интеллекта. Кроме того, эксперты ожидают рост массовых атак и использования вирусов-вымогателей в качестве оружия, еще больше атак на устройства Интернета вещей и блокчейн-сервисы и популярность криптомайнеров.

«Благодаря тому, что растет числу систем машинного обучения с открытым исходным кодом, а стоимость мощного аппаратного оборудования значительно снизилась, киберпреступники сейчас могут использовать машинное обучение для обхода систем безопасности. Мы ожидаем что, технологии ИИ будут применяться не только для осуществления вредоносных атак, но и для проведения сложных фишинговых кампаний», — комментирует Ондржей Влчек, исполнительный вице-президент и генеральный директор по разработке продуктов и решений для домашних пользователей Avast.

Многие из угроз, которые мы наблюдали в 2017 году, будут по-прежнему нацелены на ПК, смартфоны и IoT-устройства, угрожая компаниям, персональным данным и конфиденциальности. Однако эксперты Avast прогнозируют смещение векторов атак в 2018 году — все более популярными становятся атаки на цепи поставок, а уязвимости RSA-шифрования открывают возможности для кражи данных и внедрения вредоносного кода в данные, подписанные цифровой подписью.

Согласно отчету Avast, киберпреступники будут чаще и агрессивнее использовать вредоносные программы в качестве оружия, атаковать сервисы на основе блокчейна по мере распространения технологии и чаще применять бесфайловые вредоносные программы. Кроме того, с ростом популярности криптовалюты будет появляться еще больше вредоносных программ для майнинга, кражи и мошенничества с криптовалютой.

В 2017 году главными мобильными угрозами стали программы-загрузчики, перехватчики root-доступа и фейковые приложения. Avast прогнозирует, что в 2018 году будет увеличиваться число поддельных приложений, а также мобильных банковских троянов и программ-вымогателей.

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