Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Греф: Киберпреступники ни разу не смогли успешно атаковать Сбербанк

Герман Греф, возглавляющий крупнейшую кредитную организацию страны — Сбербанк, заявил, что киберпреступникам еще ни разу не удалось успешно атаковать его банк. Более того, по словам Грефа, злоумышленники даже не смогли пройти дальше первого контура защиты систем Сбербанка.

Глава финансовой организации подчеркнул, что попытки проникнуть в системы Сбербанка предпринимаются преступниками регулярно. Однако на данный момент их усилия не привели к желаемым результатам.

«Против нас проводятся регулярные атаки. Пока до сего момента не было ни одного случая успешной атаки», — передали СМИ слова Грефа.

Всего банк располагает тремя контурами защиты от кибератак, но даже первый «хакеры» так и не смогли осилить, утверждает Герман Греф.

«Не то, чтобы за третий контур защиты, это в принципе невозможно, даже за первый контур защиты не проникали хакеры».

Также глава Сбербанка дал понять, что в кредитной организации поставили задачу — обеспечить нулевые потери от кибермошенников.

«У нас неизменный KPI — это ноль рублей потерь от кибермошенников. И мы ни разу этот KPI не нарушали», — заключил Греф.

Несмотря на эти заявления в конце прошлого месяца Сбербанк стал жертвой серии мощных DDoS-атак. Бесконечные запросы поступали со 100 серверов, расположенных в шести разных странах.

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