Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры всерьёз занялось проблемой киберпреступников, посему запустило центр кибербезопасности, который поможет защитить российские государственные ИТ-системы от атак хакеров. Также в задачи отраслевого центра будет входить поиск заказчиков кибератак и участников соответствующих групп.

Таким образом, ведомство займётся атрибуцией атак, что подразумевает установление личности киберпреступника или его принадлежности к определённой стране. Для этого используются цифровые следы и особенности, которые можно обнаружить в коде вредоносных программ.

Речь идёт, конечно же, о хорошо подготовленных целевых атаках, которыми занимаются серьёзные APT-группы (advanced persistent threat) правительственного уровня. После операций таких группировок всегда важно провести качественное расследование и установить источник и инициаторов атаки.

Представители Минцифры в беседе с «Известиями» отметили, что центр кибербезопасности займётся как выявлением хакеров, так и сбором данных об инструментах APT-группировок. Второй пункт поможет оценить и классифицировать киберугрозы для повышения успешного противостояния им.

Своим мнением о проекте Минцифры поделился главный специалист отдела комплексных систем защиты информации компании «Газинформсервис» Дмитрий Овчинников:

«Если кто-то подумал: зачем такой центр, если в РФ есть ФСБ, которая и отвечает за безопасность государственных активов, в том числе и от хакерских атак, то это не совсем правильная мысль. На самом деле, это, безусловно, хорошая инициатива, которая прежде всего связана с тем, что мир вокруг нас стремительно меняется в сторону усложнения процессов».

«Если обратиться к истории создания спецслужб за рубежом, то можно обнаружить, что в США государственной безопасностью занимается около дюжины разных служб, которые вынуждены постоянно конкурировать друг с другом. Аналогичная ситуация просматривается и здесь. Усложнение цифрового мира ведёт к повышению системной сложности, что по законам развития сложных систем взывает необходимость делегировать функционал управления на нижестоящие уровни или в параллельные структуры».

«Повышение конкуренции, а также расширение предлагаемого функционала должно оказать положительное влияние на общее состояние защищённости государственных информационных систем. Чтобы данная инициатива стала успешной, самое главное — четко разделить зоны ответственности между смежными структурами. Иначе в итоге может оказаться, что у семи нянек дитя без глаза».

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