Мошенники под видом белых хакеров вымогали у предприятий деньги

Мошенники под видом белых хакеров вымогали у предприятий деньги

Мошенники под видом белых хакеров вымогали у предприятий деньги

Управление «К» при содействии специалистов компании Group-IB и Почта-банка раскрыло группу киберпреступников, которые действовали оригинальным образом — взламывая системы организаций, злоумышленники затем представлялись специалистами по кибербезопасности и требовали от компаний вознаграждение за найденные уязвимости. Сумма таких вознаграждений варьировалась от 40 до 250 тысяч рублей.

По словам участвовавших в расследовании лиц, группировка атаковала кабинеты клиентов банков, интернет-магазинов и страховых компаний. Им удалось взломать около 10 крупных организаций.

Киберпреступники подтверждали наличие «уязвимостей», предоставляя руководству взломанных компаний скомпрометированные учетные записи. Но злоумышленники пошли и дальше — они продавали полученные данные аккаунтов на форумах хакерской тематики.

Специалисты полагают, что реальное количество пострадавших компаний намного больше, чем те числа, которые называются официально.

Непосредственно после самого взлома мошенники направляли в компанию письмо, в котором представлялись «белыми хакерами», специалистами в области информационной безопасности. Далее злоумышленники писали, что обнаружили в системе организации критические уязвимости, а за информацию требовали вознаграждение.

По итогам проведения оперативно-розыскных мероприятий были задержаны двое молодых людей, одному — 18 лет, другому — 21. Было возбуждено уголовное дело по ст. 272 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации).

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