Благодаря Echobot число атак на АСУ ТП в 2019 году выросло на 2000%

Благодаря Echobot число атак на АСУ ТП в 2019 году выросло на 2000%

Благодаря Echobot число атак на АСУ ТП в 2019 году выросло на 2000%

Согласно последнему отчёту IBM «2020 X-Force Threat Intelligence Index», в 2019 году количество атак на системы автоматизации технологических процессов (OT) резко возросло. Исследователи полагают, что причиной скачка стал IoT-вредонос Echobot.

Команда IBM отметила, что в сравнении с 2018 годом в 2019-ом число подобных атак выросло на целых 2000%. Более того, прошлый год отметился самым большим количеством таких инцидентов (когда-либо зафиксированным).

«Число OT-атак достигло своего пика. Вредоносные кампании, в ходе которых злоумышленники атакуют АСУ ТП, за год увеличились на 2000%. Это самая крупная цифра за последние три года, когда велась соответствующая статистика», — пишет IBM.

Если посмотреть на график, который мы приводим ниже, действительно создаётся впечатление, что киберпреступники приложили немало усилий для атак на автоматизированные системы управления технологическими процессами.

Как правило, злоумышленники стараются использовать уязвимости в АСУ ТП/SCADA, а иногда прибегают к техникам вроде «password spraying» — когда атакующий пытается получить доступ к большому количеству аккаунтов за счёт подбора часто используемых паролей.

Также исследователи уточнили, что атаки на АСУ ТП чаще всего совершались в рамках двух вредоносных кампаний, одну из которых контролировала киберпреступная группировка Xenotime, а вторую — Hive0016 (APT33).

Также в отчёте IBM можно найти интересную информацию относительно эксплуатации древних уязвимостей в продуктах Microsoft.

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