Запустивший DDoS-атаки на Sony и Steam хакер получил 27 месяцев тюрьмы

Запустивший DDoS-атаки на Sony и Steam хакер получил 27 месяцев тюрьмы

Запустивший DDoS-атаки на Sony и Steam хакер получил 27 месяцев тюрьмы

23-летний молодой человек, житель штата Юта, приговорен к 27 месяцам тюремного заключения за серию DDoS-атак, которые вывели из строя серверы Sony PlayStation Network, Steam, Microsoft Xbox, EA, Riot Games, Nintendo, Quake Live, DOTA2 и League of Legends.

В жизни осужденный киберпреступник известен как Остин Томпсон, однако в сети его знают под псевдонимом DerpTrolling. Именно этот персонаж начал своеобразный флешмоб — атаковать игровые сервисы в рождественские праздники.

Свои «шалости» Томпсон объяснял желанием «заставить людей провести праздники с близкими», а также просто «ради лулзов» (just for lulz).

Все киберинциденты, в которых был замешан Остин Томпсон, произошли в 2013 году. На тот момент они были крайне успешными, поскольку тогда даже крупные компании пренебрегали мощной защитой от DDoS.

Свой Twitter-аккаунт @DerpTrolling киберпреступник использовал для объявления начала атак. Также там злоумышленник принимал заявки на следующую жертву.

Его действия привели к тому, что многие игровые сервисы были недоступны в течение определенного отрезка времени. Позже им заинтересовались агенты ФБР.

Теперь «хакер» будет вынужден провести чуть более двух лет в тюрьме, согласно судебным документам.

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