No More Ransom помог 1,5 миллионам жертв шифровальщиков вернуть данные

No More Ransom помог 1,5 миллионам жертв шифровальщиков вернуть данные

No More Ransom помог 1,5 миллионам жертв шифровальщиков вернуть данные

Участники ИБ-проекта No More Ransom повели итоги работы за шесть лет. Как оказалось, выложенные в общий доступ декрипторы, число которых возросло до 136, были скачаны более 10 млн раз и помогли более 1,5 млн жертв вымогательства сэкономить на выкупе.

Напомним, проект No More Ransom был запущен с инициативы Европола, полиции Нидерландов, «Лаборатории Касперского» и McAfee в 2016 году в рамках борьбы с шифровальщиками. За истекший период число партнеров программы (частных компаний, НКО, правоохранительных органов) возросло до 188.

Одноименный сайт в настоящее время доступен на 37 языках; предлагаемые 136 бесплатных утилит способны восстановить файлы, зашифрованные 165 зловредами, в том числе GandCrab, REvil/Sodinokibi, Maze/Egregor/Sekhmet, HermeticRansom и Diavol. Вскоре должен также появиться декриптор для Hive — авторы из Южной Кореи обещали выложить англоязычную версию на No More Ransom.

Девять таких инструментов созданы Kaspersky; они суммарно ориентированы на 38 вредоносных семейств. По данным ИБ-компании, за последний год ее декрипторами только в России воспользовались более 8 тыс. раз, а с 2018 года и по всему миру — более 300 тыс. раз.

 

«Программы-вымогатели по-прежнему остаются одной из серьёзных проблем кибербезопасности, — комментирует эксперт «Лаборатории Касперского» Дмитрий Галов. — Только за первые три месяца 2022 года более 74 тысяч пользователей столкнулись с атаками шифровальщиков, и все они были успешно предотвращены. Здорово, что проект помогает людям и компаниям восстанавливать их цифровые активы без уплаты выкупов злоумышленникам. Таким образом, мы наносим удар по их уязвимому месту — самой бизнес-модели, которая предполагает заработок на расшифровке данных».

На портале No More Ransom также публикуются общая информация об угрозе, инструкции для жертв, рекомендации по профилактике заражений — их еще раз привел в своем анонсе Европол:

  • регулярно создавать резервные копии данных, хранящихся на устройствах;
  • не кликать бездумно по ссылкам;
  • не открывать вложения в письма незнакомых отправителей, даже если послания кажутся важными и выглядят убедительно;
  • своевременно обновлять ОС и защитный софт;
  • использовать двухфакторную аутентификацию (2FA) для доступа к аккаунтам пользователей;
  • ограничить экспорт больших объемов корпоративных данных на внешние файлообменники;
  • если заражение все же произошло, не платить вымогателям, а поставить в известность правоохранительные органы и проверить наличие бесплатного декриптора на No More Ransom.

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