Сачков: За год киберпреступники украли почти 3 млрд из банков России

Сачков: За год киберпреступники украли почти 3 млрд из банков России

Сачков: За год киберпреступники украли почти 3 млрд из банков России

Киберпреступники за год смогли украсть из российских банков 2,9 миллиарда рублей. Такую информацию озвучил в интервью Илья Сачков, основатель и глава компании Group-IB, занимающейся противодействием киберугрозам.

По оценкам Сачкова, такая сумма сложилась в период с июля 2017 года по июль 2018 года. Гендиректор Group-IB также заявил, что одна или две кредитных организации становились жертвами хищений каждый месяц.

«За период 2017–2018 годов точные цифры убытков на территории России от финансовых преступлений, связанных с атаками на интернет-банкинг, платежные системы и целевыми атаками на банки, составили 2,9 млрд руб.», — говорит в интервью РИА Новости Сачков.

При этом один успешный эпизод киберограбления в среднем приносит киберпреступникам 132 миллиона рублей.

Помимо этой информации, Сачков осветил вопрос расследования кибератак групп, нацеленных на поиск граждан РФ, в отношении которых можно ввести санкции. По мнению эксперта, здесь достигнут некий переломный момент.

«Сейчас идет некий переломный момент, который похож на середину, после чего начнется бумажная работа».

На прошлой неделе Group-IB рассказала о новых атаках киберпреступной группы Silence в России. В ходе вредоносных рассылок, которые уже успели пройти с начала года, были атакованы 80 000 получателей — сотрудников российских кредитно-финансовых организаций, среди которых основную долю занимают банки и крупные платежные системы.

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