Создатели вымогателя CoinVault предстали перед судом

Создатели вымогателя CoinVault предстали перед судом

Создатели вымогателя CoinVault предстали перед судом

Авторы вымогателя CoinVault оказались на скамье подсудимых, их дело рассматривалось группой судей в Нидерландах. Согласно сообщениям в местной прессе, обвинение требовало для киберпреступников 1 года тюрьмы (из этого срока девять месяцев условно) и 240 часов общественных работ. Адвокаты обвиняемых настаивали на том, чтобы весь срок заменить условным заключением.

Создателями CoinVault оказались два брата: 21-летний Мелвин и 25-летний Деннис, оба жителя города Амерсфорт. Голландская полиция арестовала двух киберпреступников в сентябре 2015.

Братьям также вменяется создание и распространение другого вымогателя — Bitcryptor (обновленная версия CoinVault 2.0).

Злоумышленники попались из-за глупой ошибки, допущенной ими в коде вымогателя. Эта ошибка позволила исследователям «Лаборатории Касперского» вычислить настоящие имена киберпреступников.

Вымогатели CoinVault и Bitcryptor также могли предоставить злоумышленникам удаленный доступ к компьютерам пользователей (RAT), что позволяло им извлекать файлы из зараженных систем.

После того, как братья-хакеры были задержаны, «Лаборатория Касперского» опубликовала 14 031 ключей расшифровки для жертв вымогателей CoinVault и Bitcryptor. Более того, эксперты даже выпустили специальный декриптор, который автоматизирует процесс расшифровки.

Преступники распространяли шифровальщики под видом «кряков» для различного софта. Мелвин отвечал за код вымогателей, а его брат за распространение зловредов.

Всего братья заработали 11 700 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