Киберпреступники ХАМАС атаковали военных через Android-приложения

Киберпреступники ХАМАС атаковали военных через Android-приложения

Киберпреступники ХАМАС атаковали военных через Android-приложения

Киберпреступники палестинского исламистского движения ХАМАС пытались заразить смартфоны военных программами для шпионажа, замаскированными под развлекательные приложения. Такую информацию озвучили израильские спецслужбы.

Оказалось, что десятки военных получили в социальных сетях предложение скачать и установить специальное приложение из официального магазина Google Play Store. Сотрудники разведки, в свою очередь, заявили, что бдительность военнослужащих позволила избежать серьезных последствий такого кибершпионажа.

Спецслужбы сообщили о трех приложениях для мобильной операционной системы Android, которые разработали киберпреступники ХАМАС. Два из них — GlanceLove и WinkChat — предназначены для виртуального флирта, а третье — Golden Cup — якобы позволяет быть в курсе футбольных событий.

На уловку попались около сотни солдат, ни один из которых не имел доступ к секретной информации. Тем не менее, злоумышленников могли также интересовать персональные данные, которые впоследствии можно использовать для шантажа.

В настоящее время шпионские приложения удалены из официального магазина Google.

Также сегодня стало известно об изобретательной иранской киберпреступной группе, которая пыталась замаскироваться под одну из ИБ-компаний, публикующую отчеты о вредоносных кампаниях. Идея была в том, чтобы атаковать целевым фишингом пользователей, интересующихся такими отчетами.

Эта APT-группа известна специалистам под следующими именами: Charming Kitten, Newscaster или Newsbeef.

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