За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

Компания FireEye опубликовала новый отчёт, посвящённый проанализированным за 2019 год вредоносным программам. Специалисты представили интересную статистику относительно новых семейств и семплов вредоносов.

Согласно документу «Mandiant M-Trends 2020», в 2019 году FireEye анализировала 1,1 млн образцов в день.

Всего было выявлено 1268 семейств вредоносных программ. Самая интересная цифра касается новых типов зловредов, ранее никем не зафиксированных, — их обнаружили более 500 (41% от общего числа).

«В 2019 году мы выявили более 500 новых семейств вредоносных программ. Большинство обнаруженных образцов предназначены либо для Windows, либо для нескольких операционных систем», — гласит отчёт экспертов.

«Конечно, нам встречаются вредоносы, предназначенные исключительно для macOS и Linux, но они по-прежнему остаются в меньшинстве».

По данным FireEye, одна треть изученных в 2019 году атак была продиктована финансовыми интересами. Также существенным стимулом служила кража данных и шпионаж.

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