Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

APT-группа 2 недели хозяйничала в сети компании, пока атаку не выявил PT X

В январе 2026 года в инфраструктуре одной из компаний была выявлена вредоносная активность, связанная с группировкой PhantomCore. Атаку заметили ещё на этапе внедрения облачного решения для мониторинга безопасности и реагирования на инциденты PT X. В итоге инцидент удалось локализовать, а сама компания, как утверждается, позже полностью восстановилась.

Судя по описанию кейса, всё началось с того, что во время установки продукта специалисты заметили нетипичную активность на хостах, защищённых с помощью MaxPatrol EDR.

Уже через 15 минут после обнаружения клиенту рекомендовали заблокировать доменную учётную запись подозрительного администратора. Примерно через полтора часа компания подтвердила, что речь действительно идёт об инциденте, после чего начались совместные действия по его сдерживанию.

К расследованию подключилась и команда PT ESC IR, которая занялась атрибуцией атаки. По её оценке, за инцидентом стояла группировка PhantomCore, впервые публично отмеченная в 2024 году. Эту группу связывают в первую очередь с кибершпионажем, а среди её типичных целей называют российские организации из сфер госуправления, судостроения, ИТ и промышленности.

Как выяснилось в ходе расследования, точкой входа стала платформа видео-конференц-связи, в которой обнаружили уязвимость. Именно через неё злоумышленники, по версии исследователей, получили первоначальный доступ. Дальше они воспользовались слабыми местами в самой инфраструктуре: запустили вредоносную программу с управляющего сервера, похитили пароль доменного администратора и начали двигаться по сети.

Дополнительную роль сыграли и внутренние проблемы с безопасностью. Недостаточно корректная сегментация сети и отсутствие разделения привилегий для административных учётных записей позволили атакующим развивать атаку дальше. В числе скомпрометированных активов в итоге оказались один из контроллеров домена и служба сертификации Active Directory. Для перемещения по инфраструктуре, как сообщается, использовалась утилита atexec.py.

По данным Positive Technologies, злоумышленники оставались незамеченными около двух недель — до тех пор, пока скомпрометированные хосты не попали под защиту внедряемого решения. При этом основные меры по локализации удалось принять довольно быстро: менее чем за сутки были заблокированы соединения с C2-сервером и сброшены пароли у скомпрометированных учётных записей.

Дальнейшие работы по расследованию и устранению последствий заняли несколько дней. Параллельно в компании исправляли ошибки конфигурации и усиливали базовые меры защиты — в том числе пересматривали парольную политику и общую устойчивость инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru