Системы для выборов в США не смогли защитить от фишинга

Системы для выборов в США не смогли защитить от фишинга

Системы для выборов в США не смогли защитить от фишинга

Большинство администраторов систем для выборов в США до сих пор не внедрили защиту от фишинговых атак. Об этом говорит отчёт американской компании Area 1 Security, специализирующейся на кибербезопасности.

Другими словами, в текущей реализации злоумышленники могут запустить атаки, которые в теории приведут к заражению вредоносной программой, потере данных и краже паролей или денег.

По данным аналитиков, фишинг фигурировал более чем в 90% утечек данных по всему миру. Выборы в США уже несколько раз становились мишенью фишеров: в 2016, 2018 и 2020 годах.

Команда Area 1 Security проанализировала 10 тысяч систем для голосования (в том числе локальных) и пришла к выводу, что более половины используют устаревшие или нестандартные способы защиты от фишинга.

Приблизительно треть (28,14%) располагает лишь базовыми защитными функциями. При этом только 18,61% задействуют серьёзные антифишинговые инструменты.

Также в отчёте (PDF) Area 1 Security упоминается, что 5,42% администраторов используют персональные адреса электронной почты. А некоторые вообще предпочитают уязвимые почтовые серверы Exim.

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