МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

Министерство внутренней безопасности (МВБ) США наконец признало утечку фотоматериалов, сделанных во время тестирования возможностей системы распознавания лиц. Фотографии появились на площадках дарквеба.

Судя по всему, ответственность за киберинцидент несёт компания Perceptics, собиравшая все данные системы, среди которых были фотографии лиц путешественников, автомобильные номера и информация о страховке.

Изначально МВБ США всячески отрицало факт утечки, однако позже стало ясно, что информация всплыла в дарквебе. В общей сложности неизвестные украли (PDF) 184 тысячи фотографий, как минимум 19 впоследствии были опубликованы в «тёмной сети».

Речь идёт о снимках, сделанных на границах США. Камеры фиксируют каждое лицо и каждую машину, пересекающую эти границы, чтобы выявить преступников или террористов, пытающихся проникнуть на территорию Америки.

Для обработки таких данных Министерство внутренней безопасности привлекало подрядчиков, одним из которых была компания Perceptics. Сотрудники этой организации обрабатывали изображения лиц и автомобилей, пересекавших границу США.

Именно Perceptics ответственна за слив конфиденциальной информации в дарквеб.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru