Хакер, укравший ПДн на $100 млн, получил 8 лет тюрьмы

Хакер, укравший ПДн на $100 млн, получил 8 лет тюрьмы

Хакер, укравший ПДн на $100 млн, получил 8 лет тюрьмы

36-летний Александр Бровко получил срок за кражу персональных данных и финансовой информации, стоящих в общей сложности более $100 млн. По данным следствия, киберпреступник более десяти лет управлял ботнетами.

Суд приговорил злоумышленника к восьми годам лишения свободы за торговлю персональной информацией и учётными данными от онлайн-банкинга. Действия Бровко привели к потерям на сумму более $100 млн.

Министерство юстиции США утверждает, что обвиняемый с 2007 по 2019 год, действуя в общей схеме с другими киберпреступниками, пытался продать украденные ботнетами данные. Среди жертв этих кибератак, по данным Минюста США, были граждане Америки.

Бровко также был активным участником нескольких известных онлайн-форумов, которые служили площадкой для русскоговорящих киберпреступников. Именно Бровко написал скрипты, парсившие логи ботнетов. С их помощью злоумышленники искали и извлекали определённые данные.

Обвиняемый всегда проверял достоверность полученной информации. Согласно судебным документам, Бровко получил несанкционированный доступ более чем к 200 тыс. устройств.

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