В Японии 16 человек арестованы за криптоджекинг

В Японии 16 человек арестованы за криптоджекинг

В Японии 16 человек арестованы за криптоджекинг

В Японии были арестованы 16 человек, они подозреваются в скрытом майнинге за счет ресурсов компьютеров пользователей. Среди преступников лица от 18 до 48 лет.

Злоумышленникам вменяется распространение вредоносных программ с помощью ими же созданных сайтов. При посещении пользователями этих ресурсов вредоносный скрипт начинал майнить цифровую валюту без их согласия.

Киберпреступники использовали общедоступный и крайне популярный скрипт для майнинга Coinhive, который позволял добывать криптовалюту Monero.

В целом, деятельность преступников можно охарактеризовать как «криптоджекинг» — форма скрытого майнинга, когда злоумышленники используют процессоры посетителей сайта, на котором установлена программа-майнер.

Основой этого способа было размещение на взломанных компьютерах и серверах программного обеспечения для майнинга. Это программное обеспечение использует вычислительную мощность процессора зараженной машины, либо посетителей зараженного сайта для скрытой добычи цифровой валюты.

В нашей статье «Скрытый майнинг и как от него защититься» мы описываем способы защиты от криптоджекинга.

Самая большая сумма, которую удалось получить японским киберпреступникам, равнялась 120 000 иен (1100 долларов США).

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