Число краж премиальных порноаккаунтов в 2018 году увеличилось вдвое

Число краж премиальных порноаккаунтов в 2018 году увеличилось вдвое

Число краж премиальных порноаккаунтов в 2018 году увеличилось вдвое

Посетителей сайтов для взрослых в прошлом году атаковали гораздо чаще, чем в 2017-м. К такому выводу пришли аналитики «Лаборатории Касперского», собрав соответствующую статистику. По словам экспертов, количество атак на премиум-аккаунты на порносайтах в 2018 году увеличилось вдвое.

В 2017 году киберпреступники совершили 50 тысяч попыток кражи учетных данных пользователей ресурсов для взрослых. А уже за прошлый год было зафиксировано 110 тысяч подобных атак.

Пропорционально росту этой цифры также выросло количество предложений по продаже краденых аккаунтов на площадках даркнета. Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили более 10 тысяч уникальных предложений по продаже премиум-аккаунтов на порносайтах.

За 2017 год таких предложений насчитывалось вдвое меньше — около 5 тысяч. Одна такая учетная запись может обойтись покупателю приблизительно в 5-10 долларов. Все дело в том, что платная подписка на сайтах для взрослых стоит на порядок дороже — цена может доходить до 150 долларов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» объясняют, что киберпреступники похищают такие аккаунты благодаря различным вредоносным программам, которые перехватывают водимые пользователем учетные данные.

Выполнять эту функцию могут и так называемые банковские трояны воде Betabot, Gozi и Panda.

«Премиум-аккаунты на порносайтах могут казаться не самой очевидной целью злоумышленников, однако увеличение предложений о продаже украденных учёток в даркнете говорит об обратном. Киберпреступники всегда ищут новые способы лёгкой наживы, и потребители взрослого контента вполне оправдывают их ожидания: эти аккаунты не входят в число наиболее ценных для пользователей, и в то же время количество людей, зарегистрированных на порносайтах, ощутимо велико», — объясняет эксперт «Лаборатории Касперского» Олег Купреев.

«Так, по данным нашего опроса, в России 40% интернет-пользователей отметили, что регулярно посещают сайты для взрослых. В любом случае даже если у пользователя нет платного аккаунта на порносайте, это ещё не означает, что охотящиеся за подобной информацией зловреды ему не страшны. Банковские троянцы, особенно модифицированные и обладающие множеством функций, компрометируют любую конфиденциальную информацию»

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