Главная причина взлома компьютеров россиян — слабые пароли

Главная причина взлома компьютеров россиян — слабые пароли

Главная причина взлома компьютеров россиян — слабые пароли

Основная беда россиян, ставших жертвами киберпреступников, — слабые пароли. Именно такую статистику привели специалисты компании BI.ZONE, отметившие, что проблемы также часто возникают из-за фишинга и уязвимостей в программах.

Исследователи проанализировали инциденты за 2020-2021 годы, в ходе которых злоумышленникам удавалось взломать компьютеры российских пользователей. В 46% случаев атакующие просто подбирали пароли к аккаунтам жертв.

На второе место угодил более сложный вид кибератак — фишинговые письма (34%), третье место досталось проблеме уязвимостей в софте и сервисах (17%), а инсайдерская информация попала на четвёртое место с 3% успешных атак.

В BI.ZONE подчеркнули, что ранее самым популярным методом проникновения на компьютер пользователей был фишинг. Однако неумение довести такие кампании до логического завершения привело к тому, что подбор паролей всё-таки обошёл фишинговые атаки.

Как рассказал представитель BI.ZONE изданию РБК, есть два основных способа подбора паролей. Один из них подразумевает использование небольшого словаря, а то и просто одного пароля. Второй же метод предполагает уже более тщательный перебор связок логинов-паролей — брутфорс.

Именно поэтому специалисты в очередной раз настоятельно рекомендуют россиянам не пренебрегать парольной защитой и придумывать сложные и устойчивые учётные данные. В этом случае у вас появляются больше шансов избежать взлома аккаунта.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников рассказал о правилах создания надежных паролей:

«Надежный пароль поможет минимизировать риски кражи личных данных и не стать жертвой вымогательства. При создании качественного пароля необходимо учитывать простые рекомендации.

Во-первых, не рекомендуется составлять пароль из своих личных данных, таких как фамилия, имя или дата рождения и даже комбинаций из этих данных, например – Руслан1984. Во-вторых, составлять пароль методом логического ввода – тоже ошибка, которая может привести к взлому аккаунта. Например, цифры или буквы подряд: "34567", "йцуке", "абвгд123". Такие пароли легко подобрать.

Не забываем, что восемь символов — это минимум, который необходим для защиты; чем длиннее будет ваш пароль, тем тяжелее его будет подобрать. Также рекомендую придумать разные пароли к каждому аккаунту, будь то многочисленные соцсети, личная электронная почта или доступ на ваш персональный компьютер».

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