Киберпреступники активно атакуют крупные американские банки

Киберпреступники активно атакуют крупные американские банки

Киберпреступники активно атакуют крупные американские банки

Киберпреступники совершают целевые атаки на крупные банки США. Кредитные организации отметили возросшую вредоносную активность в течение последних нескольких недель. На данный момент операции злоумышленников носят разведывательный характер.

Как сообщило издание FoxBusiness, под киберобстрел попали следующие финансовые организации: Bank of America, Citigroup, JPMorgan Chase и Wells Fargo. Федеральные власти США попросили эти банки мониторить вредоносный трафик.

Эксперты опасаются, что успешные атаки на финансовые организации могут существенно повлиять на ситуацию на рынке, привести к ее дестабилизации.

На прошлой неделе мы сообщали, что студенты Университета Иннополис смогли вычислить IP-адреса злоумышленников, которые этим летом атаковали один из российских банков. По итогам того киберинцидента кредитная организация потеряла в общей сложности 100 миллионов рублей.

Оказалось, что татарские студенты организовали практический проект по киберпреступности и цифровой криминалистике. В рамках этого проекта было проведено расследование и вычислен алгоритм действий киберпреступников.

Атакующие использовали давно известные уязвимости, которые не были устранены в банковской системе. Брешь SMB-протокола помогла злоумышленникам установить в системе вредоносную программу.

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