PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

Песочница Positive Technologies теперь поддерживает технологии обмана (deception-технологии), направленные на создание ловушек для вредоносных программ. Приманки, имитирующие в изолированной виртуальной среде настоящие файлы, процессы или данные, провоцируют вредоносы на взаимодействие и тем самым помогают выявить присутствие хакеров в инфраструктуре.

Ключевым изменением в PT Sandbox 2.2 стали приманки, которые могут спровоцировать инструменты взломщика на то, чтобы проявить себя. В частности, это файлы-приманки, содержащие поддельные учетные записи пользователей, файлы конфигурации или другую конфиденциальную информацию, потенциально интересную атакующему. При попытке кражи таких данных PT Sandbox оперативно выявит угрозу. Примерно так же действуют и процессы-приманки: они имитируют работу банковских приложений, программ разработчиков или обычную пользовательскую активность, и продукт выявляет попытки злоумышленников вмешаться в них.

«Эффективность песочницы зависит, с одной стороны, от способности оставаться незамеченной для вредоносов, а с другой — от среды, которая должна быть максимально похожа на привычное окружение пользователя, — говорит Алексей Вишняков, руководитель отдела обнаружения вредоносных программ экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center). — Зловреды чаще всего ищут интересные им файлы, работающие процессы, изменения в буфере обмена. Злоумышленникам это нужно для кражи конфиденциальной информации, а в песочницах используется как своеобразный триггер. Если в системе мало процессов, нет нужных файлов и прочих признаков работы пользователя, то ВПО просто не будет ничего делать, посчитав систему неинтересной. Развивая deception-технологии в нашей песочнице, мы побуждаем вредоносные программы к активным действиям и тем самым помогаем своевременно их выявлять, улучшая качество защиты».

Также технологии обмана в PT Sandbox 2.2 реализованы в поддельных, но корректных по формату приватных данных: например, пароли или номера карт помещаются в виде приманки в буфер обмена пользователя, который так любят перехватывать трояны-шпионы.

«Компания должна выстраивать защиту исходя из того, какие риски считает наиболее приоритетными, — комментирует Ксения Кириллова, менеджер по продуктовому маркетингу Positive Technologies. — Ключевой набор приманок, который наши эксперты сформировали, исследуя деятельность хакерских группировок, доступен нашим заказчикам "из коробки". Однако при необходимости мы можем добавить в PT Sandbox дополнительные приманки по запросу клиента. Это сделает защиту более персонализированной и позволит компании нивелировать угрозы, направленные на системы, которые критически важны для конкретного бизнеса».

Для более точной имитации работы пользователя в виртуальные среды PT Sandbox разработчики добавили дополнительные программы: видеоплеер, оптимизатор системы, платформа для видеосвязи, эмуляторы промежуточного кода. Также теперь продукт покрывает еще больше существующих уязвимостей в офисных и других приложениях — этого удалось достичь благодаря расширению числа версий софта, установленного в песочнице.

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