Kaspersky сообщила о рекордном числе DDoS-атак за всю историю наблюдений

Kaspersky сообщила о рекордном числе DDoS-атак за всю историю наблюдений

Kaspersky сообщила о рекордном числе DDoS-атак за всю историю наблюдений

Аналитики «Лаборатории Касперского» представили интересную статистику по DDoS-атакам, согласно которой рекордное число подобных киберопераций было зафиксировано в четвёртом квартале 2021 года.

В антивирусной компании отметили, что исследователи наблюдали максимальное количество DDoS-атак за всю историю наблюдений. Если сравнивать четвёртый и третий кварталы 2021 года, то DDoS продемонстрировал рост в 52%, а в сравнении с прошлым годом — более чем в 4,5 раза.

Эксперты Kaspersky назвали несколько возможных причин такого резкого скачка. Прежде всего, стоит учитывать, что в конце каждого года число DDoS-атак неизбежно увеличивается, ведь злоумышленники учитывают активность онлайн-продавцов и преддверие экзаменов у студентов и школьников.

Второй фактор — связь рынка DDoS с рынком криптовалют, а вернее их обратная зависимость. Дело в том, что мощности для организации и проведения DDoS-атак и добычи цифровой валюты взаимозаменяемы.

Например, ботоводы, заметив рост цен на криптовалюты, сразу перенаправляют свои силы на майнинг. Если же ситуация обратная, владельцы бот-сетей ориентируются в большей степени на проведении DDoS. Именно последний вариант, по словам исследователей из Kaspersky, они наблюдали в четвёртом квартале 2021 года.

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