Вредоносный софт устанавливается под видом треков Дэвида Гетты, DJ Snake

Вредоносный софт устанавливается под видом треков Дэвида Гетты, DJ Snake

Вредоносный софт устанавливается под видом треков Дэвида Гетты, DJ Snake

Киберпреступники распространяют вредоносные и нежелательные программы, прикрываясь громкими именами известных диджеев. Среди самых популярных приманок эксперты выделили Дэвида Гетту, Алана Уокера, DJ Snake, Келвина Харриса и Мартина Гаррикса.

Как сообщили исследователи из команды «Лаборатории Касперского», злоумышленники предлагают пользователям вредоносы под видом треков вышеперечисленных артистов.

Чаще всего любители подобной музыки получают вредоносные майнеры криптовалюты, различные трояны, а также нежелательный софт вроде адваре. 22% распространяемых файлов представляют собой различные вариации класса not-a-virus:Downloader.

Если такая программа попадёт на компьютер, пользователя будут бомбить навязчивыми предложениями установить сторонний потенциально опасный софт.

Ещё 13% файлов могли тайно скачивать и устанавливать в систему вредоносные программы или дополнительные рекламные модули. Так злоумышленники пытаются монетизировать свою деятельность.

Эксперты «Лаборатории Касперского» ещё раз напоминают о методах киберпреступников, которые довольно результативно используют любую популярную тему в своих целях. Если вокруг вашего любимого артиста много хайпа, его имя с большой долей вероятности используют в атаках.

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