FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

Специалисты компании FireEye связали активность киберпреступной группировки TEMP.Veles, которая стоит за атаками вредоноса TRITON, с российской научно-исследовательской организацией Центральный научно-исследовательский институт химии и механики (ЦНИИХМ). Располагающийся в Москве ЦНИИХМ спонсируется российским государством.

Исследователям удалось выйти на цепочку разработки вредоносной программы, они проанализировали множество версий вредоноса, некоторые из которых использовались TEMP.Veles во время атак TRITON.

Исследование этой активности вывело экспертов на Россию, ЦНИИХМ и конкретного человека в Москве. Онлайн-активность этого человека показывает его связь с ЦНИИХМ. IP-адрес, принадлежащий ЦНИИХМ, использовался TEMP.Veles для множества задач. Среди них был мониторинг охвата вредоноса TRITON, разведка в Сети и вредоносная активность, связанная с атаками TRITON.

Паттерны поведения, присущие TEMP.Veles, согласуются с часовым поясом Москвы. В FireEye убеждены, что у ЦНИИХМ есть достаточные знания и специалисты для создания TRITON и проведения операций TEMP.Veles.

Напомним, что неделю назад эксперты компании FireEye предупредили о новом семействе вредоносных программ TRITON, предназначенном для целенаправленных атак на АСУ ТП. Специалисты полагают, что злоумышленники используют TRITON с целью причинить физический ущерб и прервать выполнение операций.

TRITON представляет собой фреймворк, созданный для взаимодействия с контроллерами автоматизированных систем безопасности Triconex Safety Instrumented System (SIS). Активность этого вредоноса представляет угрозу национального уровня.

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