Минобороны США будет делиться зловредами с экспертами через VirusTotal

Минобороны США будет делиться зловредами с экспертами через VirusTotal

Минобороны США будет делиться зловредами с экспертами через VirusTotal

Cyber National Mission Force (CNMF), подразделение Кибернетического командования США (USCYBERCOM), запустило новую инициативу, согласно которой Минобороны будет делиться обнаруженными в правительственных сетях семплами вредоносных программ с ИБ-сообществом.

CNMF начало реализацию этого проекта с того, что был создан специальный аккаунт на VirusTotal. Как известно, этот сервис может выступать в качестве репозитория вредоносов. Вдобавок представители USCYBERCOM создали дополнительный Twitter-аккаунт, где будут публиковаться ссылки на новые загрузки вредоносных образцов.

Инициативу USCYBERCOM тепло встретили ведущие представители рынка информационной безопасности.

«Это замечательная инициатива. Если бы другие государства запустили похожие проекты, кибермир стал бы гораздо чище», — отметил Костин Райю, руководитель глобального центра исследований и анализа угроз «Лаборатории Касперского».

Надо отметить, что идея уже начала себя хорошо проявлять — одними из загруженных файлов оказались ранее неизвестные антивирусным экспертам части вредоноса LoJack. Таким образом, злонамеренная библиотека rpcnetp.dll попала в руки ИБ-специалистов.

Райю отметил, что «Лаборатория Касперского» отслеживала эту вредоносную программу годами.

Однако некоторые эксперты более осторожны в высказываниях. Например, Джон Халткист из FireEye, который заявил следующее:

«Нужно будет посмотреть, как этот проект проявит себя в перспективе».

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