Хакеры обвели вокруг пальца сотрудников GoDaddy вишингом (vishing)

Хакеры обвели вокруг пальца сотрудников GoDaddy вишингом (vishing)

Хакеры обвели вокруг пальца сотрудников GoDaddy вишингом (vishing)

Неизвестным киберпреступникам удалось обхитрить сотрудников GoDaddy, одного из крупнейших регистраторов доменных имён. Целью злоумышленников была атака на торгующие криптовалютой веб-сайты, среди которых были, например, Liquid и NiceHash.

Оба вышеуказанных ресурса подтвердили атаки на свои площадки, которые прошли в ноябре с разницей всего в несколько дней. Операцию киберпреступников описал известный исследователь Брайан Кребс в своём блоге.

Если отбросить технические детали, то в сухом остатке атакующим удалось убедить сотрудников GoDaddy передать контроль над доменами Liquid и NiceHash. В случае последнего сайта весь имейл-трафик преступники несанкционированно перенаправили, а средства пользователей заморозили на 24 часа.

К счастью, персональные данные и другая конфиденциальная информация не попали в руки злоумышленников. Специалисты считают, что мошенники использовали голосовой фишинг (так называемый вишинг — vishing).

Смысл этого метода заключается в следующем: хакер звонит в компанию (в данном случае регистратору доменных имён) и убеждает сотрудников передать ему доступ к площадкам или учётным записям пользователей.

Уж если такая крупная компания, как GoDaddy стала жертвой мошеннического звонка, есть повод обеспокоиться защищённостью своих данных. Именно поэтому эксперты рекомендуют всем включать двухфакторную аутентификацию (2FA).

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