Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянин, которого подозревают в киберпреступлениях, задержан в международном аэропорту  города Сеул. Гражданину вменяют разработку кода по заказу известной киберпреступной группировки, стоящей за распространением ботнета TrickBot.

Подозреваемого арестовали при попытке покинуть Южную Корею и вернуться в Россию. Интересно, что из-за пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 задержанный более полутора лет не мог уехать из Южной Кореи.

Господин А., как называют подозреваемого местные СМИ, прибыл в страну в феврале 2020 года. Когда COVID-19 начал бушевать по всему миру, господин А. не смог уехать из-за введённых ограничений.

Пока подозреваемый вынужденно находился на территории чужой страны, срок действия его паспорта истёк. Российское посольство откликнулось и инициировало процедуру замены документа, удостоверяющего личность.

К сожалению для господина А., в это время как раз полным ходом шло расследование операций ботнета TrickBot, который подозревается в кибератаках на государственные организации США. Именно по этому делу и задержали пребывающего в Южной Корее россиянина.

Задержанного обвиняют в написании браузерных компонентов для киберпреступной группировки. Как предполагает сторона обвинения, господин А. занимался этой деятельностью в 2016 году.

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