Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Киберпреступники использовали фотографии голливудской звезды Скарлетт Йоханссон для распространения вредоносного майнера, добывающего криптовалюту Monero. Такое заявление сделали исследователи безопасности компании Imperva.

Вредоносная схема строится вокруг атак на системы управления базами данных PostgreSQL. Сам вредонос располагается в снимках госпожи Йоханссон, которые хранятся на imagehousing.com. При попытке скачивания такой фотографии вредоносная программа пытается подобрать пароль к аккаунту дефолтного пользователя СУБД. Если это удается, в систему устанавливается майнер.

Судя по всему, злоумышленникам удалось заработать около 90 000 долларов за счет этой незаконной деятельности.

Напомним, что на днях мы писали, что интимные фото невесты принца Гарри Меган Маркл попали в Сеть благодаря киберпреступникам. На этих снимках госпожа Маркл отдыхает на пляже топплес. По совам сливших фото лиц, это лишь часть имеющихся у них пикантных материалов.

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