Британский хакер получил 10 лет тюрьмы за продажу данных в даркнете

Британский хакер получил 10 лет тюрьмы за продажу данных в даркнете

Британский хакер получил 10 лет тюрьмы за продажу данных в даркнете

Британский киберпреступник, взломавший более десятка предприятий, похитивший информацию о платежных картах, а также совершивший фишинговые атаки, отправился в тюрьму. Злоумышленник попался на то, что продавал конфиденциальные данные в даркнете и публиковал инструкции для киберпреступников.

26-летний Грант Уэст, проживающий в Ширнессе, признался в нескольких эпизодах, включая заговор с целью совершения мошенничества и компьютерные преступления.

Лондонским судом Уэст был приговорен к 10 годам и восьми месяцам лишения свободы. Судья отметил, что данный случай — повод для многих клиентов и компаний задуматься над безопасностью своих данных.

Уэст признался в целевых атаках на 100 с лишним предприятий по всему миру, которым он рассылал фишинговые письма в надежде украсть адреса и пароли клиентов этих компаний. Согласно правоохранителям, злоумышленник начал торговать полученными данные в даркнете в марте 2015 года.

В итоге киберпреступнику удалось реализовать более 47 000 удачных продаж конфиденциальной информации.

Обвинители также уточнили, что Уэст использовал популярный инструмент для изъятия конфиденциальных данных, известный под названием Sentry MBA. Используя этот инструмент, преступник совершал атаки брутфорс.

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