Операторы AvosLocker атаковали полицию, испугались и выдали дешифратор

Операторы AvosLocker атаковали полицию, испугались и выдали дешифратор

Операторы AvosLocker атаковали полицию, испугались и выдали дешифратор

Операторы программы-вымогателя AvosLocker быстро «дали заднюю» после того, как узнали, что от их действий пострадало государственное учреждение. Опомнившись, киберпреступники оперативно предоставили бесплатный дешифратор.

Судя по всему, атаку запустили в прошлом месяце. Шифровальщику AvosLocker удалось проникнуть в сеть одного из отделений полиции в США. В ходе атаки вредоносная программа не только зашифровала устройства, но и утащила с собой внутренние файлы.

Чуть позже исследователь в области кибербезопасности с ником pancak3 опубликовал интересный скриншот, согласно которому операторы AvosLocker сразу поняли свою ошибку и предоставили бесплатный ключ для расшифровки пострадавших файлов.

 

Однако злоумышленники в итоге оказались не так просты. Выдав ключ, они отказались предоставить список украденных файлов, а также не стали отвечать на вопрос о том, как именно они проникли в сеть отделения полиции.

Один из членов группировки, управляющей AvosLocker, рассказал изданию BleepingComputer, что они стараются избегать атак на государственные и медицинские учреждения. Тем не менее кибергруппа не всегда избирательно относится к целям.

Помимо этого, оператор шифровальщика отметил, что группировка не боится правоохранителей, даже учитывая недавние посадки аналогичных киберпреступников.

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