ФБР предупредило об атаках на видеоконференции в Zoom

ФБР предупредило об атаках на видеоконференции в Zoom

ФБР предупредило об атаках на видеоконференции в Zoom

ФБР предупреждает об атаках киберпреступников, которые вторгаются в видеоконференции, организованные с помощью Zoom. В частности, злоумышленники пытаются сорвать дистанционные уроки и деловые совещания, а также устроить розыгрыши, которые впоследствии можно опубликовать в социальных сетях.

По словам ФБР, представители спецслужбы получили множество сообщений о вторжении неизвестных лиц в видеоконференции.

Одни жаловались на картинки неприемлемого характера, другие сообщали об угрозах. С подобными инцидентами столкнулись две школы в Массачусетсе.

Как сообщили ФБР оба учебных заведения, некий злоумышленник или группа злоумышленников проникла на онлайн-урок, организованный с помощью Zoom. При этом нарушители порядка выкрикивали различные богохульства и громко зачитывали домашний адрес преподавателя.

В другом зафиксированном случае некто демонстрировал по веб-камере свои татуировки в виде свастики.

ФБР опубликовало рекомендации, которые помогут обезопасить видеоконференции от вторжения неизвестных лиц. Среди контрмер можно выделить:

  1. Не делиться ссылками на конференции в социальных сетях.
  2. Не настраивать онлайн-уроки на общий доступ.
  3. Грамотно сконфигурировать возможности, позволяющие поделиться контентом на экране.
  4. Убедиться, что версия Zoom актуальна. Обновить, если есть более свежий релиз.

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