Шифровальщик Snake атакует АСУ ТП, файлы крайне сложно восстановить

Шифровальщик Snake атакует АСУ ТП, файлы крайне сложно восстановить

Шифровальщик Snake атакует АСУ ТП, файлы крайне сложно восстановить

Недавно обнаруженная программа-шифровальщик атакует процессы и файлы, связанные с АСУ ТП. Эксперты, присвоившие вредоносу имя Snake, полагают, что за ним могут стоять власти Ирана.

Как сообщили специалисты компании SentinelLabs, шифровальщик Snake написан на Golang. Его основные цели — промышленные предприятия.

Исследователи «ведут» Snake уже около месяца, зашифрованные файлы, как правило, крайне сложно (или вообще невозможно) расшифровать. В результате жертвы вынуждены платить установленный злоумышленникам выкуп.

Snake шифрует самые разные файлы, однако специально обходит системные папки. Примечательно, что перед началом шифрования вредоносная программа пытается завершить процессы системных утилит и инструментов для управления технологическими процессами.

Исследователи из SentinelLabs также упомянули, что большинство атакованных Snake промышленных объектов были как-то связаны с продуктами компании General Electric. Например, программа-вымогатель завершала критический для работы сервера GE Digital Proficy процесс — что может привести к остановке производства.

По завершении шифрования вредонос оставляет записку с инструкциями и требует связаться с операторами по почте — bapcocrypt @ ctemplar.com.

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