Экс-сотрудник Cisco признался во взломе и удалении 456 виртуальных машин

Экс-сотрудник Cisco признался во взломе и удалении 456 виртуальных машин

Экс-сотрудник Cisco признался во взломе и удалении 456 виртуальных машин

Бывший сотрудник Cisco признал свою вину во взломе защищённого компьютера, что повлекло за собой сбой в работе систем компании и привело к деструктивным последствиям. Дело 30-летнего Судхиша Касаба Рамеша рассматривалось в федеральном суде города Сан-Хосе, штат Калифорния.

Там экс-сотрудник Cisco признался в получении несанкционированного доступа к защищённому компьютеру. Самое досадное для компании — злонамеренные действия Рамеша привели к повреждению внутренних систем.

Нарушитель работал в Cisco до апреля 2018 года, спустя несколько месяцев после увольнения Рамеш решил без разрешения проникнуть в облачную инфраструктуру AWS, принадлежащую компании, и развернуть там собственный код из аккаунта Google Cloud Project.

Этот код в результате удалил более 450 виртуальных машин, связанных с приложением Cisco WebEx Teams.

«Рамеш признал, что его код удалил 456 виртуальный машин, связанных с приложением, отвечающим за видеоконференции, расшаривание файлов и другие инструменты взаимодействия», — говорится в пресс-релизе Минюста США.

«Более того, он сознался, что действовал безрассудно, безо всякой оглядки на риски и возможные последствия для Cisco».

В результате действий Рамеша более 16 тысяч аккаунтов WebEx Teams вышли из строя на две недели. Cisco пришлось потратить около $1,4 млн на восстановление приложения. Окончательное решение суда о мере пресечения Рамеш услышит 9 декабря 2020 года.

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