Amazon рассказал о рекордно мощной DDoS-атаке — 2,3 Tbps

Amazon рассказал о рекордно мощной DDoS-атаке — 2,3 Tbps

Amazon рассказал о рекордно мощной DDoS-атаке — 2,3 Tbps

Компания Amazon рассказала о мощнейшей DDoS-атаке на системы одного из своих клиентов. По словам американской корпорации, AWS Shield отразил DDoS мощностью 2,3 Tbps (терабит в секунду) в середине февраля 2020 года.

Данный киберинцидент Amazon описала в своём отчёте AWS Shield Threat Landscape (PDF), повествующем об атаках, с которыми имел дело защитный сервис AWS Shield.

В документе Amazon не называется конкретный клиент, на которого был нацелен DDoS, однако специалисты упомянули, что в ходе кибератаки использовались взломанные веб-серверы CLDAP. В результате команда AWS Shield три дня боролась с угрозой.

Напомним, что протокол CLDAP пришёл на смену устаревшему LDAP, его используют для подключения, поиска и модификации расшаренных директорий. Киберпреступники задействуют протокол CLDAP для DDoS-атак с конца 2016 года. CLDAP-серверы известны тем, что способны увеличивать мощность DDoS в 56-70 раз.

Предыдущий рекорд по мощности установила отбитая специалистами NETSCOUT Arbor в марте 2018 DDoS-атака — 1,7 Tbps. До этого лидерство принадлежало атаке на GitHub — 1,3 Tbps (февраль 2018 года).

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