Экспертов пугает слабая защищенность мелких банков

Экспертов пугает слабая защищенность мелких банков

Экспертов пугает слабая защищенность мелких банков

Специалисты в области кибербезопасности обеспокоены атакой на омский ИТ-банк, которая потенциально открывает вектор для нападения на другие кредитные организации. Исследователи предупреждают: минимальные расходы на обеспечение безопасности и уязвимость мелких банков представляют проблему для более крупных игроков.

Эксперты считают, что на данном этапе необходимо ввести ответственность для руководства кредитных организаций за недостаточный уровень обеспечения информационной безопасности.

Атака на омский ИТ-банк стоила организации 25 миллионов рублей, которые злоумышленники вывели через платежную систему ЦБ. Есть мнение, что атака началась с банальной фишинговой рассылки.

«Предположительно, хакеры проникли в банк через фишинговую рассылку группировки Silence. Банк полностью "лег" в результате атаки, что вполне закономерно, на безопасность деньги тут не выделялись — она была на нуле», — цитирует «Ъ» знакомого с ситуацией эксперта.

При этом стало известно, что ежегодные расходы пострадавшего банка на услуги связи, телекоммуникационных и информационных систем три года подряд составляли около 2 миллиона рублей.

Эксперты в области кибербезопасности заявляют: этой суммы недостаточно для поддержания должного уровня защищенности.

В свою очередь, эксперты Positive Technologies отметили, что подобные атаки на мелкие банки могут вполне служить неким промежуточным звеном для нападения на более крупных игроков рынка. Специалисты видят решение проблемы в комплексном подходе.

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