Атака шифровальщика привела к смерти пациента медучреждения

Атака шифровальщика привела к смерти пациента медучреждения

Атака шифровальщика привела к смерти пациента медучреждения

Действия программы-вымогателя всё-таки привели к кончине одного из пациентов медицинского учреждения. Специалисты уже давно предупреждали об опасности таких атак на сферу здравоохранения, однако некоторые киберпреступники воистину беспринципны.

Трагедия произошла в немецком городе Дюссельдорф. Шифровальщик нарушил работу систем одной из больниц, куда пытались определить женщину, нуждающуюся в срочной госпитализации.

Поскольку ближайшее медучреждение не смогло принять пациента из-за кибератаки, его пришлось везти в другой госпиталь, находящийся в 32 километрах. К сожалению, состояние было критическое, что в итоге привело к кончине женщины.

Власти Дюссельдорфа в настоящее время расследуют инцидент. Как пишет издание Associated Press, действия программы-вымогателя на целый час отложили срочную госпитализацию.

На сегодняшний день правоохранители мало знают о киберпреступной группировке, стоящей за атакой шифровальщика. Известно, что в ходе кампании вредоносная программа зашифровала около 30 серверов медицинского учреждения.

Напомним, что в разгар пандемии COVID-19 авторы популярных шифровальщиков публично отказались атаковать сферу здравоохранения.

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