США с друзьями обвинили российскую APT29 в охоте за вакциной от COVID-19

США с друзьями обвинили российскую APT29 в охоте за вакциной от COVID-19

США с друзьями обвинили российскую APT29 в охоте за вакциной от COVID-19

Сразу несколько стран обвинили российскую киберпреступную группировку APT29 в попытках похитить информацию о разработке вакцины от коронавирусной инфекции COVID-19. Такую позицию заняли США, Канада и Великобритания.

По версии зарубежных специалистов, группа APT29 прицельно атаковала научно-исследовательские институты, расположенные в ряде стран (включая США).

Тревогу забили Министерство внутренней безопасности США, Национальный центр кибербезопасности Великобритании и Центр безопасности коммуникаций Канады. В четверг британская спецслужба опубликовала официальное заявление.

На 14 страницах уведомления описывается недавняя активность якобы российской кибергруппировки APT29 (также известна под именами CozyBear и Dukes). В частности, британские специалисты упоминают специальные кастомные вредоносы WellMess и WellMail, которые преступники использовали в атаках.

«В 2020 году группа APT29 регулярно атаковала ряд организаций, участвующих в создании вакцины от коронавирусной инфекции COVID-19. Весьма вероятно, что целью участников группы была информация о разработке и тестировании вакцины», — пишет Национальный центр кибербезопасности Великобритании.

Конкретные операции, по данным тех же спецслужб, начались в апреле, однако некоторые исследователи утверждают, что попытки похитить данные о разработке вакцины продолжаются весь 2020 год.

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