За этот год Сбербанк отразил 90 DDoS-атак, 25 из которых были мощные

За этот год Сбербанк отразил 90 DDoS-атак, 25 из которых были мощные

За этот год Сбербанк отразил 90 DDoS-атак, 25 из которых были мощные

Сбербанк представил отчет «Банковские тренды — 2018», часть которого затрагивает проблему кибератак на системы кредитной организации. Согласно опубликованным данным, защитные механизмы банка в этом году отразили 90 DDoS-атак, 25 из которых имели высокую мощность.

По словам представителей Сбербанка, 5% всех кибератак, совершаемых на территории России (по данным за первый квартал 2018 года), нацелены на системы этой кредитной организации.

Что касается количества и интенсивности атак, то оно превышает прошлогодний показатель в полтора раза.

«В среднем в 2018 году мы фиксировали 1–2 DDoS-атаки каждую неделю. Всего было отражено 90 DDoS-атак, из которых 25 — атаки высокой мощности. Такие показатели в 1,5 раза выше уровня 2017 года», — пишет кредитная организация в своем отчете.

«Но несмотря на такую интенсивность возникновения угроз банковские системы и сервисы Сбербанка ни разу не были выведены из строя злоумышленниками».

Более того, в Сбербанке заявили, что в этом году банку удалось спасти 39 миллиардов рублей клиентских средств.

Напомним, что отныне клиенты Сбербанка смогут застраховать свои карты от киберинцидентов. Кредитная организация заявила о готовности защитить держателей карт от заражения устройств вредоносными программами и списания средств в процессе бесконтактной оплаты с помощью смартфонов.

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