Атаки шифровальщиков участились, на повестку дня вернулся WannaCry

Атаки шифровальщиков участились, на повестку дня вернулся WannaCry

Атаки шифровальщиков участились, на повестку дня вернулся WannaCry

По данным Check Point Software Technologies, за последние полгода количество организаций, пострадавших от атак вымогательских программ, увеличилось на 57%. Наибольшую активность проявляют операторы шифровальщиков, управляемых вручную — таких как Maze и Ryuk. Однако больше всего экспертов встревожил возврат WannaCry: с октября прошлого года число жертв печально известного зловреда возросло в 40 раз.

Вымогатель WannaCry впервые появился на интернет-арене четыре года назад и сразу начал стремительно разбегаться по всему миру. Используемый им эксплойт EternalBlue обеспечил вредоносу беспрепятственный вход в сети Windows, не успевшие вовремя залатать брешь в SMB-протоколе. К сожалению, несмотря на меры, принятые для купирования эпидемии, самоходный шифровальщик все еще дремлет на многих компьютерах и время от времени активизируется, пытаясь расширить свои владения.

Новый всплеск атак WannaCry в Check Point зафиксировали в декабре прошлого года. В период с января по март число организаций, в сетях которых была замечена соответствующая вредоносная активность, возросло в полтора раза. По данным экспертов, зловред по-прежнему применяет EternalBlue, и успешные заражения говорят о том, что патч четырехлетней давности до сих пор отсутствует на некоторых машинах.

 

В целом в этом году число попыток атаки со стороны шифровальщиков, согласно Check Point, ежемесячно увеличивается на 9%. За неполных три месяца исследователи насчитали 3868 затронутых организаций.

Наибольшее количество атак зафиксировано на территории США, Израиля, Индии и Японии.

 

В разделении по вертикалям от атак вымогателей больше прочих страдают госсектор и оборонка (совокупно 18% инцидентов), а также промышленные предприятия (11%).

В качестве мер защиты от подобных атак эксперты рекомендуют следующее:

  • обязательное резервное копирование;
  • регулярное обновление наличного софта;
  • использование автоматизированных систем обнаружения угроз;
  • использование специализированных средств защиты от шифровальщиков;
  • введение многофакторной аутентификации;
  • предельное ограничение доступа к данным, сегментирование сети;
  • сканирование и мониторинг email и файловой активности — лучше автоматизированными средствами;
  • повышение качества тренингов персонала;
  • решительный отказ от уплаты выкупа в случае заражения — нет гарантии, что зашифрованные данные удастся таким образом вернуть.

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