За первое полугодие 2019 года злоумышленники атаковали 38% умных зданий

За первое полугодие 2019 года злоумышленники атаковали 38% умных зданий

За первое полугодие 2019 года злоумышленники атаковали 38% умных зданий

«Лаборатория Касперского» проанализировала атаки на системы управления умными зданиями. Согласно результатам исследования, за первое полугодие 2019 года злоумышленники атаковали 38% компьютеров, используемых для управления системами умных зданий.

По словам экспертов, большинство выявленных атак не были таргетированными (то есть атакующие не использовали специальные программы или векторы, заточенные под эти системы). Однако даже простая вредоносная программа может стать причиной сбоя в работе системы автоматизации.

Стоит учитывать, что такие системы должны обеспечивать бесперебойную работу лифтов, вентиляции, отопления, освещения, видеонаблюдения, водоснабжения и пожарной сигнализации.

Чаще всего эти системы представляют собой набор датчиков и контроллеров, которыми управляют через серверы и компьютеры операторов. При этом у последних обычно есть доступ к интернету и корпоративной почте.

В итоге решения «Лаборатории Касперского» заблокировали шпионские программы на 11% компьютеров, другие 11% были атакованы компьютерными червями, способными саморазмножаться. 8% устройств атаковали фишинговыми письмами и документами, еще 4% — программами-вымогателями.

Согласно отчёту  специалистов, большинство компьютеров (26%) были атакованы через веб-ресурсы. Чуть меньший процент — 10% — пытались заразить через съемные носители (внешние жесткие диски, флешки и прочее подобное оборудование), а также посредством электронных писем. Самым непопулярным вектором атаки стали папки совместного доступа — всего 1,5% от общего числа попыток заражения.

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