Криптобиржа Bithumb теряет $32 миллионов из-за киберпреступников

Криптобиржа Bithumb теряет $32 миллионов из-за киберпреступников

Криптобиржа Bithumb теряет $32 миллионов из-за киберпреступников

Одна из крупнейших криптовалютных бирж в ночь со вторника на среду стала жертвой кибератаки. Речь идет о южнокорейской бирже Bithumb, у которой злоумышленники смогли похитить около 32 миллионов долларов.

Как сообщают СМИ, средства были похищены в валюте вон (35 миллиардов), что при конвертации дает $31,5 миллионов.

Криптобиржи – лакомая цель для киберпреступников, за последний год подобным атакам подвергались многие. Стоит хотя бы вспомнить Binance, представители которой опубликовали объяснения относительно недавнего инцидента, в ходе которого злоумышленникам удалось получить доступ к некоторым аккаунтам. На данный момент средства пользователей находятся в безопасности, несанкционированные операции приостановлены, а слухи о компрометации биржи не подтвердились.

Из самых громких случаев — компрометация систем биржи Coincheck, которая пообещала вернуть своим клиентам все потерянные средства. Клиенты Coincheck потеряли криптовалюту NEM на сумму $400 миллионов, пострадали 260 тысяч пользователей.

А в конце прошлого года южнокорейская криптовалютная биржа прекратила свое существование после того, как была взломана во второй раз менее чем за восемь месяцев. Речь идет о Youbit, позволяющей пользователям покупать и продавать биткойны и другие киптовалюты.

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