Чего нужно опасаться ИБ-сообществу в 2019 году по версии CyberArk

Чего нужно опасаться ИБ-сообществу в 2019 году по версии CyberArk

Чего нужно опасаться ИБ-сообществу в 2019 году по версии CyberArk

Аналитики компании CyberArk подготовили пять основных тенденций в сфере информационной безопасности, которых стоит ждать в 2019 году. Эксперты не обошли стороной использование биометрических данных, КИИ, блокчейн и влиятельных интернет-гигантов.

В первую очередь аналитики убеждены, что в следующем году мы увидим волну атак на специальные биометрические маркеры, используемые для аутентификации. Отпечатки пальцев, идентификация с помощью голоса и лица хорошо себя зарекомендовали, но уже есть везде. Следовательно, организации будут искать новые методы.

Например, не исключен вариант вживления микрочипов, считают специалисты. Злоумышленники же будут пытаться собрать большое количество биометрических данных граждан, чтобы использовать их в своих целях.

Основными целями для атак станут центры сбора биометрии, а также хранилища биометрических данных внутри организаций.

Во-вторых, в CyberArk полагают, что правительства приравняют официальные аккаунты должностных лиц в социальных сетях к критической инфраструктуре. То же самое ждет и учетные записи, принадлежащие различным спецслужбам.

Это обусловлено тем, что социальные сети становятся очень важным инструментом в руках властей для коммуникации с гражданами. В то же время эти платформы могут быть использованы и в злонамеренных целях.

За примером далеко ходить не надо — в прошлом году в соцсетях прошли ложные сообщения о запуске ракет, которые вызвали панику на Гавайях и в Японии.

Третья озабоченность экспертов — коммерческий шпионаж, который будет вызван торговыми войнами. Киберпреступники государственного уровня будут пытаться использовать все более продвинутые техники для кражи интеллектуальной собственности.

Также специалисты предсказывают не только внешние атаки такого рода, но и инсайдерскую работу.

Четвертый пункт — блокчейн трансформируется в цепочку поставок в 2019 году. По мнению экспертов, многие организации с радостью будут использовать блокчейн для защиты своих цепочек поставок.

И, наконец, последний, пятый пункт. Новая модель Google под названием BeyondCorp предполагает, что внутренняя сеть так же опасна, как интернет. Доступ к ней зависит от устройства и учетных данных работника. Это значит, что пользователь может получить доступ к ней из любого места: из дома, кафе или офиса.

Используя аутентификацию, авторизацию и шифрование, модель предоставляет сотрудникам разнообразный доступ к различным корпоративным ресурсам. При этом подключения сотрудников к корпоративным приложениям шифруются, даже если сотрудник подключается к ним, находясь в здании Google.

Аналитики CyberArk опасаются, что благодаря этой модели в следующем году могут открыться новые векторы атак.

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