Средний период простоя по вине шифровальщиков увеличился с 12 до 16 дней

Средний период простоя по вине шифровальщиков увеличился с 12 до 16 дней

Средний период простоя по вине шифровальщиков увеличился с 12 до 16 дней

По данным специалистов, атаки программ-вымогателей становятся всё более разрушительными — существенно увеличивается время простоя компаний, ставших жертвами шифровальщиков.

Согласно отчёту Covewar, с 2019 года среднее количество дней, в течение которых длятся атаки вымогателей, увеличилось с 12,1 до 16,2.

Такие результаты специалисты объясняют участившимися атаками на крупные компании. Как правило, таким организациям требуются недели на устранение угрозы и восстановление своих систем.

«Корпорациям необходимо понять всю важность процесса лечения и восстановления своих систем в случае атаки шифровальщика. Собрать резервные копии и восстановить файлы из них — всё это может занять много времени», — объясняет Билл Сигел, генеральный директор Coveware.

С начала 2020 года программы-вымогатели уже успели спровоцировать несколько громких инцидентов. Например, биржа Travelex подверглась атаке шифровальщика Sodinokibi — по сей день некоторые системы компании недоступны (с момента атаки прошло несколько недель).

В отчёте исследователей также отмечается увеличение средней суммы выкупа, запрашиваемого злоумышленниками. За несколько месяцев эта цифра выросла с $41 198 до $84 116.

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