Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Киберпреступники атаковали стартап Trade.io, в результате чего им удалось вывести из кошелька $7,8 миллионов в цифровой валюте (50 миллионов токенов). Дошло до того, что руководство обсуждает возможность проведения хардфорка.

Согласно опубликованной РБК информации, злоумышленники вывели часть украденных средств в размере 1,3 миллионов токенов на другие криптоплощадки Kucoin и Bancor. Представители Trade.io связались с этими площадками с просьбой заблокировать активность, связанную с этой криптовалютой.

Решение о хардфорке все еще обсуждается среди руководителей, но этот шаг на данный момент кажется наиболее логичным, так как после проведения данной процедуры все украденные токены перестанут представлять какую-либо ценность.

Окончательное решение будет принято в ближайшее время, заявили в компании.

На пришлой неделе компания оценила ущерб от целевых атак на криптобиржи в 2017 году и первые 9 месяцев 2018 года в $882 млн. По данным экспертов Group-IB, за этот период были взломаны, как минимум, 14 криптобирж и 5 из них — атакованы северокорейской хакерской группой Lazarus, в том числе, японская биржа Coincheck, потерявшая $534 млн.

Эти данные приведены в ежегодном отчете Hi-Tech Crime Trends 2018, представленном Дмитрием Волковым, CTO Group-IB, на прошедшей международной конференции CyberСrimeCon2018. Один из блоков отчета посвящен анализу деятельности хакеров и мошенников в криптоиндустрии.

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