Qrator Labs: Meris привёл к скачку числа DDoS-атак на финансовый рынок РФ

Qrator Labs: Meris привёл к скачку числа DDoS-атак на финансовый рынок РФ

Qrator Labs: Meris привёл к скачку числа DDoS-атак на финансовый рынок РФ

Исследователи из Qrator Labs проанализировали деятельность обнаруженного недавно ботнета Mēris и пришли к выводу, что он привёл к «беспрецедентному» росту числа DDoS-атак на финансовый рынок России. Например, за прошедшие выходные количество кибератак на банковских сектор увеличилось более чем в три раза.

Как отметили специалисты, киберпреступники переключились на российский финансовый сектор в начале сентября 2021 года. С помощью относительно нового ботнета Mēris злоумышленники серьёзно увеличили интенсивность атак, сделав их при этом ещё и сложнее.

Согласно статистике Qrator Labs, самый пик кибератак был зафиксирован 11 сентября. Именно в ту субботу преступники запустили целую серию DDoS на крупнейшие банки и платёжные системы. Всего эксперты насчитали три волны, максимальные показатели которых достигали 212 Гб/сек и десятки миллионов запросов в секунду.

Отмечается также особенность этих атак — они проходят на уровне приложений (Application Layer, L7), посему вполне могут походить на активность обычных пользователей. В этом случае атакующие используют HTTPS-трафик, что создаёт дополнительную нагрузку на вычислительную мощность.

В Qrator Labs также указали на ИБ-специфику российского финансового рынка, которая затрудняет фильтрацию таких DDoS-атак. Поскольку кредитные организации не имеют права расшифровывать трафик и предоставлять соответствующие ключи поставщику услуг защиты от DDoS, операции Mēris было сложно выявить и нейтрализовать.

«Как правило, нам попадаются не более 90 серьёзных DDoS-инцидентов в неделю, однако 11 сентября мы зафиксировали более 300», — подчеркнули специалисты Qrator Labs.

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