Китайские хакеры наиболее активны среди правительственных группировок

Китайские хакеры наиболее активны среди правительственных группировок

Китайские хакеры наиболее активны среди правительственных группировок

Работающие на китайское правительство киберпреступники в первой половине этого года больше и чаще других атаковали различные секторы. К такому выводу пришли аналитики компании Crowdstrike.

Специалисты отслеживали сложные кибератаки на своих клиентов, совершаемые различными правительственными хакерскими группировками. Задача была выяснить, какие киберпреступники чаще других атаковали промышленный сектор за первые шесть месяцев 2019 года.

Всем китайским правительственным киберпреступным группам Crowdstrike дала одно имя — Pandas. Эти оппоненты, по словам специалистов, атаковали клиентов компаний из восьми секторов.

Для сравнения: российские правительственные хакеры сосредоточились лишь на одном секторе — неправительственные организации. Стоит учитывать, что исследование основывается лишь на тех атаках, которые были направлены на клиентов Crowdstrike.

Аналитики приводят и другие примеры. Вьетнамские киберпреступные группы интересовались только автомобильной промышленностью, хакеры из Ирана — авиационной и транспортной.

А вот Китай атаковал следующие отрасли: химическую, игровую, сферу здравоохранения, производственную, фармацевтическую, телекоммуникационную и технологическую.

Команда Crowdstrike также выделила самые популярные инструменты, используемые злоумышленниками в атаках. Среди них есть и бесплатные: PsExec, ProcDump, PC Hunter, 7-Zip и Nmap.

Помимо этого, атакующие использовали и утилиты для тестирования на проникновение: Mimikatz, фреймворк PowerShell Empire, фреймворк Cobalt Strike, reGeorg и Powerkatz (PowerShell-версия Mimikatz).

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