Медицинские данные в даркнете иной раз стоят дороже, чем банковские

Медицинские данные в даркнете иной раз стоят дороже, чем банковские

Медицинские данные в даркнете иной раз стоят дороже, чем банковские

За последний год было зафиксировано немало кибератак на сферу здравоохранения, из чего можно сделать вывод: медицинские учреждения и хранящиеся в них данные привлекают киберпреступников. Но что же ждёт эту сферу в следующем году? На этот вопрос ответили специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского».

Исследователи составили прогноз на 2020 год, согласно которому на площадках даркнета будут продаваться все больше медицинских данных (например, информация медкарт и страховых полисов).

Примечательно, что уже на данном этапе встречаются объявления, предлагающие медицинские сведения дороже, чем данные банковских карт. Завладев такой информацией, злоумышленники могут войти в доверие к пользователям и впоследствии обмануть их и их родственников.

Помимо этого, существует ещё вектор атаки с использованием медицинских данных: преступник вносит в них изменения, чтобы затруднить постановку диагноза — своего рода целевая атака.

Одними из самых распространённых вредоносных программ, атакующих сферу здравоохранения, в этом году стали шифровальщики. Во многом злоумышленники проводят успешные атаки благодаря недостаточно серьёзному отношению медицинских учреждений к рискам, связанным с цифровизацией. Также зачастую сотрудников не обучают основам кибербезопасности.

По данным «Лаборатории Касперского», в 2019 году каждое пятое устройство (19%) в медицинских учреждениях по всему миру было атаковано злоумышленниками. Специалисты считают, что в следующем году эта цифра будет расти.

49% устройств в фармацевтических компаниях также стали мишенью для киберпреступников. А в 2020 году, по прогнозам исследователей, подобными атаками будут больше заниматься правительственные группировки.

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