ФБР арестовало гражданина России, связанного с платформой Deer.io

ФБР арестовало гражданина России, связанного с платформой Deer.io

ФБР арестовало гражданина России, связанного с платформой Deer.io

ФБР арестовало гражданина России, который, предположительно, поддерживал продажу взломанных учётных записей и персональных данных пользователей Сети. Подозреваемого задержали в субботу, 7 марта, в аэропорте имени Джона Кеннеди (Нью-Йорк).

Кирилл Викторович Фирсов, как считает ФБР, управлял платформой Deer.io (похожа по принципу работы на Shopify), на которой располагались онлайн-магазины, занимающиеся нелегальной деятельностью.

В соответствующем ордере на арест указано, что Фирсов принимал участие в работе платформы Deer.io с самого её запуска — октября 2013 года.

Сервис Deer.io позволяет размещать онлайн-магазины за $12 в месяц. По словам самого обвиняемого, на площадке его проекта работали более 24 тыс. магазинов, которые принесли Deer.io более $17 миллионов.

Американские правоохранители завели уголовное дело, согласно которому Deer.io почти полностью использовалась в киберпреступных целях. При этом сами представители платформы убеждали, что она выступает хостингом исключительно для легитимного бизнеса.

Сотрудники ФБР нашли на площадке Фирсова магазины, продающие доступ к взломанным аккаунтам, серверам и персональным данным пользователей (номерам социального страхования, датам рождений, физическим адресам).

При этом правоохранители заявили, что Фирсов был в курсе того, какие «клиенты» пользуются его платформой. Боле того, подозреваемый не раз рекламировал Deer.io на форумах киберпреступной тематики.

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