Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты Организации Объединенных Наций расследуют 35 инцидентов, в ходе которых Северная Корея организовала кибератаки против 17 стран. В ООН полагают, что правительственные хакеры пытались собрать деньги для финансирования программ по созданию оружия массового поражения.

На прошлой неделе издание Associated Press писало, что Северная Корея благодаря киберпреступной активности смогла заполучить в общей сумме $2 миллиарда. Атаки в основном проводились на финансовые учреждения и криптовалютные биржи.

Больше всего от КНДР досталось ближайшему соседу — Южной Корее, ее атаковали 10 раз. Второе место заняла Индия — 3 атаки на страну, третье место делят Бангладеш и Чили с двумя атаками.

Все остальные атакованные страны удостоились лишь одной атаки, среди них: Коста-Рика, Гамбия, Гватемала, Кувейт, Либерия, Малайзия, Мальта, Нигерия, Польша, Словения, Южная Африка, Вьетнам и Тунис.

По словам специалистов, они пытаются найти в кибератаках факт нарушений санкций ООН. На данный момент эксперты видят три способа, которыми киберпреступники Северной Кореи атаковали другие страны:

  1. Атаки через систему SWIFT, которая используется для перевода денежных средств между банками.
  2. Кража цифровой валюты — в этом случае атаки совершались как на биржи, так и на пользователей.
  3. Вредоносный майнинг криптовалюты.

Специалисты обеспокоены тем, что такие сложные кибератаки почти не несут никакого риска для злоумышленников, при этом принося им большую прибыль. Часто для осуществления такой атаки нужен только ноутбук и доступ к интернету.

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