НАСА взломали из-за подключенного стороннего устройства Raspberry Pi

НАСА взломали из-за подключенного стороннего устройства Raspberry Pi

НАСА взломали из-за подключенного стороннего устройства Raspberry Pi

Опубликованный на прошлой неделе отчет Управления генерального инспектора НАСА пролил свет на причины и способ взлома ведомства в прошлом году. Напомним, что в апреле 2018 года киберпреступникам удалось похитить 500 Мб данных, связанных с миссиями на Марсе.

Согласно 49-страничному заключению (PDF) экспертов, проводивших внутреннее расследование, причиной взлома стало стороннее устройство Raspberry Pi, подключенное к сети Лаборатории реактивного движения (JPL, научно-исследовательский центр НАСА).

Именно этот вектор хакеры использовали, чтобы глубже погрузиться в сеть JPL, где хранились данные миссий на Марсе, которыми управляла Лаборатория реактивного движения.

«Атакующий извлек в общей сложности 500 Мб данных, содержавшихся в 23 файлах», — заявили в Управлении генерального инспектора НАСА.

Напомним, что знаменитый хакер Крис Робертс, которому удалось в свое время взломать системы Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA), заявил, что сделал это от скуки.

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