Владельца сайта DeepDotWeb отправили за решетку на 8 лет

Владельца сайта DeepDotWeb отправили за решетку на 8 лет

Владельца сайта DeepDotWeb отправили за решетку на 8 лет

В Питтсбурге, штат Пенсильвания, вынесли приговор 37-летнему гражданину Израиля Талу Прихару (Tal Prihar). Владелец англоязычного сайта DeepDotWeb (DDW) предоставлял посетителям доступ к подпольным торговым площадкам, получая откаты за рекламу, и в итоге получил тюремный срок — 8 лет и 1 месяц.

Портал DDW работал в интернете с октября 2013 года по май 2019-го, вплоть до ареста Прихара, проживавшего на тот момент в Бразилии. На сайте публиковалась общая информация о даркнете, а также прямые ссылки на маркетплейсы, торговавшие оружием, наркотиками, хакерским инструментарием и крадеными данными.

Обитатели сетевого андеграунда платили хорошие комиссионные за такое посредничество: за пять с половиной лет израильтянин и его партнер Майкл Фан (Michael Phan) заработали около $8,4 миллиона. Откаты они получали в биткоинах и, чтобы скрыть их происхождение, переводили криптовалюту в другие кошельки или конвертировали в доллары и распыляли по счетам подставных фирм.

Администратора одиозного сайта арестовали на территории Франции. По прибытии в США он предстал перед судом, где ему предъявили обвинения в преступном сговоре и отмывании денег. Совместными усилиями ФБР, Европола, британского Управления по борьбе с преступностью (NCA) и полиции Германии доступ к deepdotweb.com и связанному с ним .onion был заблокирован.

Нажитые неправедным путем капиталы Прихар согласился отдать американским властям. Его подельник Фан содержится под стражей в Израиле, вопрос о его экстрадиции пока не решен.

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