JBS заплатила операторам REvil 11 млн долларов из затребованных 22,5 млн

JBS заплатила операторам REvil 11 млн долларов из затребованных 22,5 млн

JBS заплатила операторам REvil 11 млн долларов из затребованных 22,5 млн

JBS, крупнейшая в мире мясоперерабатывающая компания, призналась в выплате операторам программы-вымогателя части выкупа. Таким образом руководство пыталось вернуть доступ к пострадавшим в ходе кибератаки системам.

Согласно официальному заявлению компании, злоумышленники получили 11 миллионов долларов в биткоинах. Напомним, что изначально киберпреступники требовали $22,5 млн.

«После консультации с внутренними ИТ-специалистами и сторонними экспертами в области кибербезопасности компания пришла к выводу, что первым делом необходимо минимизировать последствия кибератаки», — пишет JBS.

В настоящий момент специалисты сетевой криминалистики всё ещё расследуют целевое кибернападение, однако уже сейчас представители JBS спешат заверить:

«Данные компании, клиентов и сотрудников не пострадали в ходе атаки операторов шифровальщика».

Всё бы хорошо, вот только ФБР не так давно предостерегало организации от уплаты выкупа злоумышленникам. Ведь если вы идёте на поводу у вымогателей, они будут продолжать атаковать компании, поскольку это приносит прибыль.

На сегодняшний день специалисты по информационной безопасности убеждены, что в атаке на JBS использовалась знаменитая вредоносная программа REvil.

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