Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Эксперты в области кибербезопасности предупреждают: новый экземпляр вредоносной программы Silex успел превратить тысячи IoT-устройств в кирпич. Особенно пугает то, что ситуация может стремительно усугубиться.

Silex обнаружил исследователь компании Akamai Ларри Кашдоллар. По словам специалиста, за несколько часов вредонос вывел из строя более 2000 IoT-устройств. Более того, Кашдоллар утверждает, что постоянно фиксирует новые случаи заражения.

Silex портит хранилище атакуемых устройств, сбрасывает правила брандмауэра и стирает сетевые настройки, после чего полностью выводит устройство из строя. Об этом Кашдоллар сообщил в Twitter.

Единственный способ вернуть к жизни пораженные устройства — вручную переустановить прошивку. Своими методами Silex напоминает другую известную злонамеренную программу — BrickerBot.

Напомним, что BrickerBot удалось вывести из строя миллионы устройств по всему миру.

Проблемой Silex заинтересовался и другой исследователь — Анкит Анубхав — ему даже удалось выйти на создателя деструктивной программы. По словам Анубхава, Silex создал подросток, известный под онлайн-псевдонимом Light Leafon.

В ходе атак Silex использует список известных учетных данных, которые вредонос перебирает с целью проникнуть в систему зараженного устройства. Эксперты также вычислили IP-адрес, стоящий за атаками, — 185[.]162[.]235[.]56.

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