Microsoft запустила бесплатный сервис для выявления руткитов в Linux

Microsoft запустила бесплатный сервис для выявления руткитов в Linux

Microsoft запустила бесплатный сервис для выявления руткитов в Linux

Microsoft представила бесплатный сервис для Linux, цель которого — найти и продемонстрировать доказательства проникновения в систему руткитов и других сложных вредоносных программ, которые привыкли тщательно скрывать своё присутствие.

Облачная услуга получила имя Project Freta, на деле она представляет собой механизм форензики, автоматизированный для изучения снимков виртуальных машин.

Анализируя память, Project Freta способна выявлять признаки присутствия вредоносных программ, работающих в системе тайно. Например, руткиты уровня ядра, прячущие свои процессы, с большой долей вероятности не уйдут от Project Freta.

«Современные вредоносные программы часто демонстрируют сложные техники сокрытия своего присутствия. Поэтому в пику им Project Freta нацелен на автоматизацию компьютерной криминалистики до такой степени, когда каждый пользователь или организация сможет избавить память от неизвестных вредоносов нажатием одной кнопки», — отмечают в Microsoft.

Разработчики считают, что с помощью Project Freta организации смогут успешнее противостоять киберпреступникам, которые повторно используют скрытые вредоносные программы в атаках, а также, что более важно, — существенно увеличить затраты злоумышленников на разработку сложных зловредов.

 

Текущая версия поддерживает более 4 000 ядер Linux. Поддержка Windows также ожидается в скором времени.

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