Атаки Fancy Bear на США не увенчались успехом, считает глава Microsoft

Атаки Fancy Bear на США не увенчались успехом, считает глава Microsoft

Атаки Fancy Bear на США не увенчались успехом, считает глава Microsoft

«Кибератаки российских хакеров» прокомментировал президент корпорации Microsoft Брэд Смит. Смит считает, что данные кибероперации, нацеленные на ресурсы консервативных организаций, не увенчались успехом.

Глава техногиганта связывает атаки с промежуточными выборами в конгресс США, которые пройдут осенью, 6 ноября.

Согласно опубликованному ранее на этой неделе докладу Microsoft, киберпреступная группировка Fancy Bears атаковала структуры, критикующие Путина.

В компании предполагают, что злоумышленники создали фишинговые сайты, которые маскировались под легитимные официальные ресурсы, принадлежащие сенату США, Международному республиканскому институту и Институту Хадсона. Эти сайты пытались похитить учетные данные пользователей.

«Нам удалось вернуть контроль над затронутыми доменами до того момента, как киберпреступники использовали бы их. Нет никаких оснований полагать, что атаки этих преступников прошли успешно», — пояснил Смит.

Со стороны Москвы уже пришел ответ на эти голословные обвинения. Ответил Дмитрий Песков, пресс-секретарь президента России:

«О ком именно идет речь? Что является доказательствами? На основании чего делаются выводы — мы не понимаем. Мы не понимаем, такие данные отсутствуют».

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