Жертвы шифровальщиков в США платят больше всех — в среднем по $6 млн

Жертвы шифровальщиков в США платят больше всех — в среднем по $6 млн

Жертвы шифровальщиков в США платят больше всех — в среднем по $6 млн

Согласно результатам опроса, проведенного Mimecast, за последние два года с атаками программ-шифровальщиков столкнулись 80% крупных компаний. Выкуп уплатили около 40% жертв; в США его размеры оказались самыми большими — в среднем $6,3 миллиона.

В опросе приняли участие 742 высокопоставленных ИБ-профессионала из шести стран. В указанный период каждой пострадавшей компании пришлось иметь дело с вымогателями в среднем 3000 раз.

В качестве источников заражения более половины опрошенных назвали адресные письма с вредоносным вложением, 47% — интернет-атаки, 45% — письма с вредоносной ссылкой.

Ответы на вопрос о выкупе разделились примерно поровну: 41% платили вымогателям, 39% — нет. Некоторым из плательщиков (13%) удалось в ходе переговоров умерить аппетиты авторов атаки.

С учетом итоговых сумм, врученных вымогателям, рейтинг стран по этому показателю получился такой:

  • США — в среднем $6 312 190;
  • Канада — в среднем C$6 666 220 (5 347 508 долларов США);
  • Великобритания — в среднем £628 606 (848 377 долларов США);
  • Южная Африка — в среднем R3 261 352 (213 884 долларов США);
  • Германия — в среднем €171 203 (197 727 долларов США);
  • Австралия — в среднем AU$ 79 857 (59 066 долларов США).

Опрос также выявил, что резервные копии хранят менее половины (45%) компаний, представляющих интерес для злоумышленников. Столько же респондентов пожаловались на слишком скромный бюджет, чуть больше — на редкие ИБ-тренинги в компании, 40% — на дефицит информации об актуальных угрозах.

В то же время 83% руководителей ИБ-служб выразили уверенность, что смогли бы вернуть данные и без уплаты выкупа, а 77% — что могут восстановить нормальную работоспособность компании за несколько дней.

«Залог успешной борьбы с атаками шифровальщиков — правильная подготовка, — уверен Джонатан Майлз (Jonathan Miles), отвечающий в Mimecast за стратегическое планирование ИБ-исследований. — Хорошо, что специалисты по кибербезопасности компаний ощущают готовность к таким угрозам, однако важно продолжать работать на опережение и совершенствовать свои процессы. Опрос наглядно показал, что использование шифровальщиков оправдывает себя, и подобное вымогательство вряд ли пойдет на спад».

Ущерб от шифровальщиков — это не только финансовые потери из-за уплаты выкупа: 42% опрошенных отметили, что атака нарушила деловые операции компании, 36% пожаловались на длительные простои. В качестве последствий были также указаны упущенная выгода (28%) и отток клиентов (21%).

Около 40% специалистов выразили опасение, что их могут уволить из-за успешной атаки вымогателей. Две трети склонны в таких случаях винить только себя — в основном потому, что недооценили риски.

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