Количество фишинговых атак в 2018 году достигло полумиллиарда

Количество фишинговых атак в 2018 году достигло полумиллиарда

Количество фишинговых атак в 2018 году достигло полумиллиарда

Антивирусная компания «Лаборатория Касперского» в 2018 году заблокировала около 500 миллионов попыток посещения пользователями фишинговых страниц. Этот показатель превышает аналогичный за 2017 год в два раза.

Оказалось, что с фишинговыми схемами сталкивался каждый пятый россиянин, что обеспечило России место в десятке самых атакуемых фишерами стран. Чаще всего в 2018 году злоумышленники эксплуатировали тему криптовалюты.

Таким образом, «Лаборатория Касперского» заблокировала более 410 тысяч попыток перехода на фейковые сайты, которые имитировали различные криптовалютные биржи.

Также кибермошенники проявили себя в схемах, завязанных на теме ICO — в прошлом году этому способствовали две громкие темы: блокчейн-проект Павла Дурова и криптовалютой от певицы Ольги Бузовой (buzcoin). Проект Дурова при этом лидирует по количеству его подделок.

В случае со стартапом Ольги Бузовой — киберпреступники заполучили списки адресов получателей почтовой рассылки проекта и за день до старта ICO, а затем отправили подписчикам приглашение на фальшивую предпродажу.

«2018 год в очередной раз продемонстрировал, что злоумышленники продолжают внимательно следить за новостями и использовать их в своих целях. Мы наблюдаем стабильный рост фишинговых атак на ресурсы, связанные с криптовалютой, и ожидаем, что в этом году мошенники продолжат изобретать новые схемы: несмотря на падение курсов и непростое время для криптовалютного рынка в целом, фишеры и спамеры стараются выжать максимум из этой темы», – рассказывает Татьяна Сидорина, старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского».

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