В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

Эксперты «Лаборатории Касперского» поделились своим видением развития сложных угроз и целевых атак (так называемых Advanced Persistent Threats – АРТ) в 2020 году. Прогнозы были сделаны на основе тех событий и инцидентов, которые специалисты наблюдали на протяжении последних месяцев. Выявленные тенденции предполагают, что угрозы станут более скрытными и целенаправленными, а распространение новейших технологий, таких как, например, машинное обучение и нейросети, выведут сложность кибератак на новый уровень.

В частности, по оценкам «Лаборатории Касперского», в самое ближайшее время возникнет опасность утечек особенно ценной информации – например биометрических данных человека. Персональная информация пользователей помогает злоумышленникам совершенствовать свои методы социальной инженерии и проводить более убедительные атаки, так что их интерес к чужим личным данным будет только возрастать. Помимо этого, киберпреступники вполне могут начать применять искусственный интеллект для профилирования жертвы и создания информационных подделок – так называемых deep fake, которые уже сегодня достаточно широко обсуждаются.

В последнее время злоумышленники стали отходить от практики массового распространения универсальных программ-вымогателей и стали более тщательно выбирать своих жертв – другими словами, они ищут те компании, которые будут готовы заплатить значительные суммы за восстановление своих данных. Как предполагают эксперты «Лаборатории Касперского», в ближайший год это «целевое вымогательство» будет набирать обороты и, возможно, станет более агрессивным. Например, вместо шифрования файлов злоумышленники могут начать угрожать жертвам публикацией украденных данных. Кроме того, в попытках диверсифицировать свои атаки с помощью программ-вымогателей киберпреступники могут избрать мишенями не самые очевидные устройства – умные телевизоры, часы, машины, дома и т.п.

Одной из особенностей АРТ-атак является их скрытность. Они настолько тщательно спланированы и проработаны, что жертва может очень долгое время не подозревать о том, что находится под атакой. Также в большинстве случаев не представляется возможным установить, кто именно стоит за подобными вредоносными операциями, и отчасти это «заслуга» самих злоумышленников: они старательно маскируют следы своей деятельности и нередко расставляют так называемые «ложные флаги», чтобы пустить исследователей по неверному следу. И как полагают эксперты «Лаборатории Касперского», эта тенденция продолжит своё развитие. Киберкриминальные группы будут стремиться не только избежать атрибуции, но и выставить виноватым за свои действия кого-либо ещё. Для этого он могут, например, намеренно использовать бэкдоры, которые ассоциируются с другими АРТ-группировками, или специально сливать свой код, чтобы им воспользовались другие атакующие и ещё больше запутали общую картину.

«Ни один прогноз, даже самый подробный и тщательный, не может предусмотреть всего, что, возможно, случится в будущем. Среды, в которых разворачиваются атаки, настолько обширны, а обстоятельства так многогранны, что будущее развитие угроз наверняка будет сложнее самых хороших прогнозов. Кроме того, ни у кого из исследователей нет полного представления о действиях АРТ-группировок. Всё это тем не менее не отменяет того, что мы продолжим следить за развитием АРТ-угроз и стоящих за ними злоумышленников и будем стараться ещё лучше понимать их методы, предугадывать их действия и возможные последствия», – отметил Дмитрий Галов, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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