Facebook удалила десятки аккаунтов, принадлежащих компании SocialDataHub

Facebook удалила десятки аккаунтов, принадлежащих компании SocialDataHub

Facebook продолжает чистить свою платформу от учетных записей, которые могут угрожать персональным данным пользователей и международным отношениям в киберпростарнстве. На этот раз оказались заблокированы аккаунты российской компании SocialDataHub — соцсеть заявила, что она предоставляет аналитические услуги российскому правительству.

Как утверждается в официально изложенной позиции социальной сети, учетные записи, принадлежащие SocialDataHub, занимались сбором данных профилей других пользователей (операция, известная как скрейпинг, scraping).

«Такого рода активность нарушает правила использования Facebook. Это послужило причиной блокировки 66 аккаунтов, профилей, страниц и приложений, принадлежащих компании SocialDataHub», — гласит официальное заявление Facebook.

В планах соцсети найти еще больше нарушающих правила аккаунтов данной компании. В Facebook выразили надежду на выявление большего количества подлежащих блокировке учетных записей.

Суть претензий социальной платформы к SocialDataHub, как передает Reuters, заключается в предполагаемой помощи правительству России и госслужбам идентифицировать пользователей Facebook. Для идентификации используются фотографии юзеров.

Соцсеть направила российской компании уведомление, в котором Facebook требует прекратить собирать пользовательские данные, а также предоставить отчет о том, кому они передавались и как использовались в целом.

Напомним, что скомпрометированные аккаунты Facebook продаются на площадках дарквеба. Есть все основания полагать, что это следствие недавней масштабной утечки данных десятков миллионов пользователей социальной сети.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru