Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Киберпреступная группировка, стоящая за распространением известного вымогателя Maze, решила свернуть свои операции. Отметим, что операторы именно этого шифровальщика стали одними из самых успешных на этом поприще.

Атаки Maze стартовали в мае 2019 года, уже к ноябрю злоумышленники ощутимо прибавили в масштабах своих кампаний.

Распространяющие Maze киберпреступники одними из первых начали применять тактику двойного вымогательства: они не только шифровали важные файлы, но перед этим похищали их. Такой подход позволял угрожать несговорчивой жертве публикацией конфиденциальных данных.

Группировка почти сразу запустила собственный веб-сайт «Maze News», на котором преступники публиковали украденные данные жертв, отказавшихся заплатить за восстановление файлов. Также на ресурсе публиковались так называемые пресс-релизы группы, предназначавшиеся для журналистов.

 

В этом году операторы Maze отметились атаками на крупные корпорации: Southwire, City of Pensacola, Canon, LG Electronics, Xerox. Теперь же злоумышленники решили приостановить операции, как это ранее сделали распространители GandCrab.

В настоящее время кибергруппировка призывает всех дождаться официального пресс-релиза о прекращении деятельности.

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