Муромский хакер намайнил себе на 1 год и 8 месяцев тюрьмы

Муромский хакер намайнил себе на 1 год и 8 месяцев тюрьмы

Муромский хакер намайнил себе на 1 год и 8 месяцев тюрьмы

В Муроме попался киберпреступник, который пытался добыть криптовалюту с помощью специальных программ. В итоге деятельностью 42-летнего гражданина заинтересовалось Управление ФСБ по Владимирской области.

Ведомство сообщило, что преступник пытался майнить биткоин. Для этих целей мужчина установил на компьютер специальные программы.

Цель преступника заключалась в том, чтобы использовать для добычи цифровой валюты ресурсы сторонних систем. Чтобы осуществить задуманное, киберпреступник взломал серверы государственной интегрированной системы телекоммуникаций одного из регионов РФ.

Далее, используя чужие ресурсы, гражданин начал процесс майнинга биткоина. Однако его деятельности пришел конец после того, как в начале этого года на него вышло ФСБ.

В итоге в мае в его отношении было заведено уголовное дело по части 2 статьи 273 УК РФ.

Местный суд признал гражданина виновным, ему было назначено наказание в виде лишения свободы на срок 1 год 8 месяцев.

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