Qualys стала ещё одной жертвой атаки вымогателя Clop на Accellion FTA

Qualys стала ещё одной жертвой атаки вымогателя Clop на Accellion FTA

Qualys стала ещё одной жертвой атаки вымогателя Clop на Accellion FTA

Компания Qualys, специализирующаяся на кибербезопасности и защите облачных хранилищ, стала одной из жертв недавней утечки данных, к которой привела эксплуатация 0-day уязвимости в FTA-сервере Accellion.

Напомним, что в декабре прошла волна кибератак, в которых злоумышленники использовали уязвимость нулевого дня в приложении Accellion FTA. Рабочий эксплойт помог преступникам похитить хранящиеся на сервере файлы.

Специалисты позже отметили, что в кампаниях принимала участие программа-вымогатель Clop, а её операторы шантажировали жертв, публикуя украденную внутреннюю информацию на специальном сайте.

На днях кибергруппировка, стоящая за распространением Clop , выложила скриншоты, доказывающие компрометацию файлов компании Qualys. Утёкшие данные включают заказы, счета, налоговые документы и отчёты о сканировании.

Как отметил Валери Марчив из LegMagIT, в сети Qualys присутствовало устройство Accellion FTA (fts-na.qualys.com). С тех пор компания забросила FTA-девайс — поисковик Shodan показывает, что он был активен последний раз 18 февраля 2021 года.

Представители Qualys опубликовали официальное заявление, в котором компания признаёт факт компрометации информации, но при этом отмечает, что инфраструктура продуктов никак не пострадала.

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