Экс-сотрудник NSO обвиняется в краже инструмента для взлома iOS и macOS

Экс-сотрудник NSO обвиняется в краже инструмента для взлома iOS и macOS

Экс-сотрудник NSO обвиняется в краже инструмента для взлома iOS и macOS

Бывший сотрудник NSO Group — израильской компании, печально известной тем, что продавала 0-day эксплойты правительствам — обвиняется в краже шпионской программы, принадлежащей его работодателю, а также попытке продать ее на черном рынке за $50 миллионов.

Сообщается, что 38-летний экс-сотрудник присвоил программное обеспечение и информацию об уязвимостях, что в общей сумме оценивается в $90 миллионов. Затем мужчина попытался продать это все в дарквебе за $50 миллионов в криптовалюте.

«Обвиняемый совершил это преступление из жадности, он знал, что его действия могут нанести ущерб государственной безопасности и привести к краху компании с 500 сотрудниками», — отмечает израильская прокуратура.

Правоохранителям удалось выйти на преступника благодаря тому, что потенциальный покупатель сообщил NSO о продаже их инструментов в дарквебе. Компания сразу же обратилась в полицию, которая обыскала дом бывшего сотрудника, найдя нужные данные под матрасом.

Оказалось, что конфискованный инструмент был программой для взлома продукции Apple, получившей имя Pegasus. Pegasus использовал уязвимости нулевого дня в iOS и macOS для взлома устройств. Аналогичный инструмент для Android называется Chrysaor.

А настоящее время экс-сотруднику предъявлено обвинение.

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