Microsoft помогает детектировать бесфайловые угрозы на Linux

Microsoft помогает детектировать бесфайловые угрозы на Linux

Microsoft помогает детектировать бесфайловые угрозы на Linux

Microsoft обещает защитить серверы на Linux от бесфайловых вредоносных программ. Американский техногигант планирует детектировать вредоносы, способные внедряться в память и скрывать своё присутствие в системе.

На официальном сайте Azure размещена информация относительно детектирования бесфайловых атак на Linux.

Как правило, такие атаки используют уязвимости в программах, а затем внедряют свою нагрузку в какой-либо системный процесс и проникают в память заражённого устройства.

Помимо этого, подобные вредоносы пытаются убрать любые следы своего присутствия на диске. Именно поэтому их достаточно трудно обнаружить привычными средствами защиты.

Поскольку бесфайловые зловреды скрываются в оперативной памяти, перезагрузка поможет избавиться от них. Однако в случае Linux-серверов всё не так просто — такие машины перезагружаются гораздо реже среднестатистических десктопов.

Функция детектирования бесфайловых угроз от Microsoft сканирует память всех процессов, пытаясь вычислить присутствие подобных вредоносных программ. В случае обнаружения угрозы в Центре безопасности Azure выводится предупреждение, после чего администратор может принять решение по поводу дальнейших действий.

По словам Microsoft, процесс сканирования занимает менее пяти секунд. Чтобы воспользоваться инструментом корпорации из Редмонда, нужно установить Log Analytics Agent для Linux.

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