Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Эксперты Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет» провели исследование, в рамках которого проанализировали веб-сайты 10 ведущих вузов России по версии рейтингового агентства «Эксперт РА» на предмет наличия уязвимостей. В ходе исследования применялись только пассивные методы, не оказывающие никакого воздействия на ресурсы образовательных организаций, тестовые атаки не проводились.

Проанализировав веб-сайты ТОП-10 университетов из рейтинга «100 лучших вузов России», специалисты интегратора пришли к выводу, что ресурсы большинства вузов страны уязвимы для действий хакеров.

Как видно на графике ниже, сайт каждого вуза содержит уязвимости различной степени критичности – от низкого уровня до высокого (вузы на графике указаны в случайном порядке; обнаруженные на сайтах уязвимости показаны в отдельных столбцах, в зависимости от уровня критичности).

Так, высокий уровень критичности означает, что с помощью уязвимости хакеры могут захватить контроль над ресурсом, получить доступ к конфиденциальной информации, использовать сайт в мошеннических целях, разместить на портале любые произвольные сведения, в том числе лозунги и призывы политического характера. Средняя критичность говорит о том, что уязвимость потенциально может привести к взлому ресурса, однако злоумышленникам придется приложить усилия, чтобы успешно реализовать атаку. Уязвимости низкой критичности хакеры могут использовать как вспомогательные, например, для сбора дополнительной информации о ресурсе перед атакой.

Важно, что в ходе исследования не было обнаружено признаков работы каких-либо средств защиты информации, обеспечивающих безопасность веб-сайтов вузов.

«Результаты нашего исследования демонстрируют, что защищенность ресурсов большинства российских вузов находится на уровне ниже допустимого. Обеспечивать “бумажную безопасность”, то есть соблюдать только лишь требования законодательства о персональных данных, недостаточно. Важно уделять внимание и практической стороне информационной безопасности (ИБ). Как минимум стоит выполнять базовые правила гигиены ИБ: управлять уязвимостями и систематически обновлять ПО, проводить анализ кода, использовать практики безопасной настройки, начиная от веб-сервера и заканчивая сменой стандартного пароля «по умолчанию», — комментирует Георгий Старостин, эксперт Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет».

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