Cisco нашла в Facebook 74 киберпреступные группы

Cisco нашла в Facebook 74 киберпреступные группы

Cisco нашла в Facebook 74 киберпреступные группы

Cisco Talos сообщила об обнаружении в Facebook 74 групп, количество подписчиков которых превышает 385 000, чью деятельность можно приравнять к киберпреступной. Члены этих групп занимались продажей данных платежных карт и учетных данных.

Также в вышеозначенных группах проходила торговля инструментами для спамеров и предлагались похожие сервисы. Названия групп при этом сразу выдавали их направленность.

Джон Маншо и Джейсон Шульц из Cisco Talos сообщили, что им попадались следующие имена групп:

  • Spam Professional, Spammer & Hacker Professional
  • Buy Cvv On THIS SHOP PAYMENT BY BTC
  • Facebook hack (Phishing)

Помимо этого, в отчете Маншо и Шульц упоминается, что политика Facebook помогает злоумышленникам довольно быстро находить такие группы на площадке соцсети. На деле Facebook начинает предлагать сообщества похожей тематики.

Команда Cisco Talos пыталась убрать киберпреступные группы с площадки Facebook путем отправки жалоб на их содержимое, однако такой подход не сработал. После этого исследователи связались с командой безопасности социальной сети, что привело к решению проблемы.

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