13% фишинговых кибератак в I квартале 2020 года связаны с темой COVID-19

13% фишинговых кибератак в I квартале 2020 года связаны с темой COVID-19

13% фишинговых кибератак в I квартале 2020 года связаны с темой COVID-19

В первом квартале 2020 года киберпреступники часто использовали тему COVID-19 в атаках. По данным исследователей, около 13% от общего числа зафиксированных кибернападений так или иначе спекулировали на коронавирусной инфекции.

Специалисты компании Positive Technologies изучили кибератаки за первый квартал 2020 года и пришли к выводу, что их число увеличилось в сравнении с предыдущим аналогичным периодом.

Исходя из результатов исследования, за первые четыре месяца этого года было зафиксировано на 22,5% больше атак, чем за IV квартал 2019 года. Примечательно, что довольно активными были 23 APT-группировки, занимающиеся целевым атаками на госучреждения, промышленную и финансовую отрасли, а также медицинские организации.

34% проанализированных Positive Technologies атак на юрлица использовали программы-шифровальщики, которые теперь не только требуют выкуп за возврат файлов в прежнее состояние, но ещё и за неразглашение конфиденциальной информации, которую вредонос также собирает в сети организации.

Также специалисты выяснили, что целью каждой десятой атаки шифровальщиков была промышленная сфера. Особенно команда Positive Technologies отметила вымогатель Snake, который может удалять теневые копии и останавливать процессы промышленных систем управления.

Процент атак на государственные учреждения тоже подрос с прошлого года — с 66% до 81%. Атаки с социальной инженерией в комплекте стали встречаться чаще (79% против 66%). Эксперты Positive Technologies считают, что это связано с пандемией COVID-19.

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