ФБР: Операторы программы-вымогателя BlackByte пробили КИИ США

ФБР: Операторы программы-вымогателя BlackByte пробили КИИ США

ФБР: Операторы программы-вымогателя BlackByte пробили КИИ США

Федеральное бюро расследований сообщило об атаках хорошо подготовленной киберпреступной группировки, управляющей программой-вымогателем BlackByte. По словам ФБР, злоумышленникам удалось проникнуть в сети как минимум трёх организаций, относящихся к критической информационной инфраструктуре (КИИ) США.

Кибергруппа атаковала КИИ США по меньшей мере последние три месяца. Представители ФБР и Секретной службы США придают особое значение публикации индикаторов компрометации (IoC), которые должны помочь пострадавшим организациям выявить и защититься от атак BlackByte.

«На ноябрь 2021 года группировке кибервымогателей BlackByte удалось взломать множество организаций США, среди которых были как минимум три субъекта критической информационной инфраструктуры, относящиеся к госструктурам, а также к финансовому и сельскохозяйственному секторам», — пишут (PDF) американские спецслужбы.

«BlackByte работает по модели "вымогатель как услуга" (RaaS) и шифрует файлы жертвы на компьютерах под управлением операционной системы Windows, включая физические и виртуальные серверы».

IoC, связанные с активностью BlackByte, содержат MD5-хеши подозрительных файлов ASPX, которые были найдены на скомпрометированных серверах, а также список команд, к которым прибегают операторы шифровальщика.

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