Cложная шпионская программа Slingshot использовалась правительством США

Cложная шпионская программа Slingshot использовалась правительством США

Cложная шпионская программа Slingshot использовалась правительством США

Вредоносная кампания, в ходе которой использовался зловред Slingshot, судя по всему, была связана с правительственными структурами. Как сообщают СМИ, это была операция Главного управления войск специального назначения Министерства обороны США (SOCOM) и Совместного командования специальных операций США (JSOC).

Утверждается, что целью этой кибероперации были различные террористические организации, которые пользовались интернет-кафе для связи с командующими лицами. Эксперты уверены в том, что факт раскрытия Slingshot носит негативный характер, так как это могло привести к потере ценной для военных информации.

Напомним, что именно исследователи «Лаборатории Касперского» обнаружили сложную киберугрозу, которая используется для шпионажа в странах Ближнего Востока и Африки по меньшей мере с 2012 года.

Эксперты уже тогда склонялись к мысли, что главное предназначение Slingshot — кибершпионаж. Программа собирает и передаёт злоумышленникам скриншоты, вводимые с клавиатуры символы, сетевую информацию, пароли, подключения к USB, данные из буфера обмена и многое другое. Доступ зловреда к ядру означает, что в теории Slingshot может украсть всё что угодно.

Позже, после того, как специалисты Core Security раскрыли детали уязвимости переполнения буфера, которая затрагивает сетевую операционную систему на базе Linux RouterOS от MikroTik, стало понятно, какими именно брешами пользовался Slingshot.

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