Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

К счастью, процент детектирования сталкерского софта (stalkerware) в системах Windows и Android заметно вырос. Аналитики независимой исследовательской лаборатории AV-Comparatives, специализирующейся на тестировании антивирусов, семь месяцев изучали вопрос обнаружения этого класса программ. Теперь они готовы поделиться своими выводами.

Опубликованное на прошлой неделе исследование (PDF) охватывает период с ноября 2019 года по май 2020-го.

Специалисты проанализировали, насколько хорошо десять выбранных антивирусных приложений для Android, а также 10 антивирусов для Windows детектируют наиболее распространённые сегодня сталкерские программы.

Для тестирования команда AV-Comparatives отобрала 20 приложений класса stalkerware для Android и ещё 10 таких же программ для Windows. Софт подбирался по принципу популярности.

В процессе исследования аналитики выяснили, что многие антивирусные компании ощутимо усовершенствовали детектирование сталкерского софта в период с ноября 2019 года по май 2020-го.

«Процент детектирования stalkerware в системе Android в ноябре варьировался от 30% до 95%. Два антивирусных приложения обнаружили менее 50% сталкерских программ», — пишут эксперты AV-Comparatives.

«Что касается Windows, ноябрьские результаты показали, что дела обстоят ещё хуже, чем у Android: самый высокий процент детектирования — 70».

Однако уже в мае, по словам специалистов, в системах Android 9 и 10 антивирусы выявили от 75% до 95% stalkerware. А на Windows четыре антивируса обнаружили 100% шпионских программ.

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