Число атак криптомайнеров выросло на 44% за последние 12 месяцев

Число атак криптомайнеров выросло на 44% за последние 12 месяцев

Число атак криптомайнеров выросло на 44% за последние 12 месяцев

Согласно отчёту «Лаборатории Касперского», количество интернет-пользователей по всему миру, устройства которых были атакованы ПО для майнинга криптовалют, возросло с 1,9 миллиона в 2016-2017 годах до 2,7 миллиона в 2017-2018. При этом киберпреступники всё больше ориентируются на развивающиеся рынки и за счёт них увеличивают свои доходы. Всё это демонстрирует статистика за последние 24 месяца, основанная на срабатывании решений «Лаборатории Касперского».

Криптовалюта – одна из наиболее обсуждаемых тем в последние несколько лет, и, естественно, злоумышленники не могли обойти её стороной. Мошенники создают специальное ПО, которое способно майнить криптовалюту, используя вычислительную мощность ПК и мобильных устройств атакованных пользователей. Криптомайнеры приносят киберпреступникам меньшую прибыль, по сравнению, например, с программами-вымогателями, однако делают это незаметно и в течение более длительного времени. Поэтому неудивительно, что количество атак программ-вымогателей на ПК и мобильные устройства сократилось в 2017-2018 годах (практически на 30% и 22,5% соответственно).

По данным экспертов «Лаборатории Касперского», криптомайнеры атакуют не только ПК, но и мобильные устройства. Количество уникальных атак этих программ на такие платформы увеличилось на 9,5%, причём они затронули почти пять тысяч пользователей по всему миру в 2017-2018 годах, что превышает показатель за 2016-2017 годы на 11%.

«Причины подобных изменений в ландшафте киберугроз предельно ясны. Для злоумышленников программы-вымогатели – это довольно рискованный способ зарабатывания денег, поскольку атаки этих зловредов привлекают широкое внимание СМИ и государства. Криптомайнеров же проще активировать, кроме того, они представляют собой более стабильную модель получения прибыли. Киберпреступники обычно незаметно майнят криптовалюту, используя центральный процессор (CPU) или графический процессор (GPU) устройств, после чего совершают транзакции и получают реальные деньги», – отметил Евгений Лопатин, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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