ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

Министерство юстиции США обвиняет гражданина России в вербовке сотрудника компании Tesla, работающего в штате Невада. По данным американских спецслужб, россиян предлагал вознаграждение за установку вредоносной программы в сеть организации.

Минюст США утверждает, что 27-летний Егор Игоревич Крючков за установку вредоноса предлагал инсайдеру один миллион долларов.

Согласно информации, которой располагает Вашингтон, Крючков является членом большой киберпреступной группы, которая хотела использовать установленную с помощью сотрудника вредоносную программу для кражи внутренних документов. Впоследствии, как выяснил Минюст США, злоумышленники затребовали бы выкуп.

Чтобы скрыть факт установки вредоноса, Крючков с соратниками хотели запустить DDoS-атаки, которые бы отвлекли внимание команды безопасности. Об этом киберпреступник заранее предупредил потенциального инсайдера.

Однако служащий, на которого вышел Крючков, сообщил о готовящейся операции ФБР. Спецслужба организовала наблюдение за россиянином, а спустя некоторое время арестовала его.

Известно, что Крючков связывался с сотрудником через WhatsApp. Сначала гражданин России прибыл в Нью-Йорк, затем — в Сан-Франциско и Рено.

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