Операторы SynAck выложили ключи для расшифровки файлов своих жертв

Операторы SynAck выложили ключи для расшифровки файлов своих жертв

Операторы SynAck выложили ключи для расшифровки файлов своих жертв

Киберпреступная группировка El_Cometa, ранее известная как SynAck опубликовала мастер-ключ, подходящий для расшифровки файлов жертв, системы которых были атакованы в период между июлем 2017 года и началом 2021-го.

О ключах сообщило неизвестное лицо, представившееся одним из участников группы SynAck. Напомним, что эта группа стояла за распространением одноимённой программы-вымогателя.

Исследователь вредоносных программ Майкл Гиллеспи, работающий в компании Emsisoft, подтвердил подлинность слитых ключей дешифровки. Гиллеспи рассказал изданию The Record, что ему удалось использовать эти ключи для возврата файлов в прежнее состояние.

 

Тем не менее ключи не рекомендуют использовать обычным пользователям, поскольку для расшифровки старых файлов нужна техническая подготовка. В любом другом случае есть риск повредить данные.

Как отметил Гиллеспи, Emsisoft планирует выпустить собственный инструмент для дешифровки, который смогут использовать пользователи с любой подготовкой. Ожидается, что дешифратор появится в ближайшие дни.

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