Вредоносы используются для сокрытия следов и мотивов преступления

Вредоносы используются для сокрытия следов и мотивов преступления

Вредоносы используются для сокрытия следов и мотивов преступления

Специалисты компании Positive Technologies проанализировали угрозы IV квартала 2017 года и выделили ряд заметных тенденций. Среди них: рост атак со стороны хактивистов, снижение возраста киберпреступников, использование вредоносного программное обеспечение (ВПО) для сокрытия истинных мотивов киберпреступления и появление новых методов распространения вредоносных программ.

Под видом троянов-вымогателей может скрываться шпионская программа, которая после получения необходимых данных не просто шифрует, а уничтожает данные на компьютерах жертвы. Или, как было в случае атак на банкоматы, ВПО повреждало загрузочную запись ОС банкомата, и таким образом злоумышленники заметали следы, чтобы при расследовании было невозможно восстановить всю цепочку событий.

Согласно анализу специалистов, другая тенденция — увеличение (с 3 % до 7 % в IV квартале 2017 года по сравнению с III кварталом 2017 года) доли атак, совершенных хактивистами — хакерами, использующими свои возможности для пропаганды политических взглядов, проведения акций гражданского неповиновения и для протестов, нередко принимающих форму компьютерного терроризма.

Также эксперты компании отметили всплеск кибератак на государственные организации, многие из которых были связаны с обострённой политической ситуацией в различных странах. Практически любое политическое событие сегодня находит отклик в действиях киберпреступников. Так, хактивисты Anonymous, недовольные действиями испанского правительства в ходе референдума о независимости Каталонии, провели серию DDoS-атак на государственные веб-сайты.

В четвертом квартале ушедшего года специалисты Positive Technologies зафиксировали больше уникальных инцидентов, чем в предыдущие периоды. В начале ноября и конце декабря наблюдался рост количества атак на частных лиц. Это можно связать с периодами распродаж («черная пятница», предновогодние акции), когда люди склонны совершать спонтанные покупки, в том числе на подозрительных сайтах.

Пугающая тенденция — снижение возраста злоумышленников.

«Если прежде атаки выполняли опытные программисты, то сегодня мы все чаще видим несовершеннолетних, участвующих в киберпреступлениях, — комментирует аналитик Positive Technologies Ольга Зиненко. — В интернете постоянно мелькает реклама легкого заработка, на которую реагируют подростки, оказываясь впутанными в мошеннические схемы (например, по обналичиванию украденных средств). Опытные киберпреступники, организаторы атак, стараются не рисковать и избегают действий, на которых их могут поймать. Они нанимают подростков, которые в погоне за деньгами (и по незнанию закона) выполняют различные поручения — и оказываются главными подозреваемыми при расследовании преступления. Мы прогнозируем, что ситуация будет только усугубляться».

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