Каждый 11-й россиянин столкнулся с фейками для очистки компьютера

Каждый 11-й россиянин столкнулся с фейками для очистки компьютера

Каждый 11-й россиянин столкнулся с фейками для очистки компьютера

Злоумышленники часто стараются использовать популярные темы для маскировки своих вредоносных программ. На этот раз киберпреступники усилили свои атаки на пользователей, ищущих программы для очистки компьютера и оптимизации его работы.

Атакующие стараются подсунуть пользователю программы класса scareware (или как называет конкретно этот вид «Лаборатория Касперского» — hoax system cleaners). Задача таких программ — пугать пользователя сообщениями о том, что его устройство в опасности.

О двукратном увеличении числа таких атак сообщили исследователи «Лаборатории Касперского». По их данным, в первой половине этого года почти 1,5 миллиона пользователей пытались загрузить себе эти программы.

Прошлогодний показатель за этот же период был отмечен куда меньшей цифрой — 747 тысяч попыток загрузки. Аналитики утверждают, что в России каждый 11-й пользователь столкнулся с этим видом мошеннических программ.

Основная задача злоумышленников — получить от жертвы деньги за якобы обнаруженные и устраненные проблемы с устройством. При этом проблемы всегда преувеличены, чтобы пользователь испугался и куда охотнее пошел на оплату «услуг» такой программы.

В отдельно взятых случаях эти программы могут устанавливать другой класс нежелательных приложений — адваре.

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