Киберпреступники маскируют вредоносные программы под сериалы Netflix

Киберпреступники маскируют вредоносные программы под сериалы Netflix

Киберпреступники маскируют вредоносные программы под сериалы Netflix

Любители сериалов Netflix под прицелом киберпреступников, распространяющих вредоносные программы под видом популярных кинолент. По данным «Лаборатории Касперского», с января 2019 года злоумышленники провели более 22 тыс. атак, в которых упоминался Netflix.

Наиболее популярными приманками для жертв стали сериалы «Очень странные дела», «Ведьмак», «Половое воспитание», «Оранжевый — хит сезона».

Атакующие действуют достаточно примитивно: добавляют названия популярных сериалов во вредоносные и рекламные программы, а также используют телешоу для фишинговых кампаний. Специалисты обнаружили несколько образцов троянов, действующих по-разному.

Одни вредоносы, например, позволяли удалять или блокировать данные, другие — шпионить за пользователями и красть фотографии и пароли от онлайн-банкинга.

Также эксперты нашли злонамеренный софт, маскирующийся под сервисы и онлайн-кинотеатры КиноПоиск HD, Okko, IVI.

В «Лаборатории Касперского» отметили, что в период пандемии граждане проявляли повышенный интерес к онлайн-кинотеатрам и стали заметно активнее осваивать сервисы для стриминга. Эту ситуацию киберпреступники стараются использовать в своих целях.

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