Smart App Control в Windows 11 теперь блокирует опасные файлы ISO, LNK

Smart App Control в Windows 11 теперь блокирует опасные файлы ISO, LNK

Smart App Control в Windows 11 теперь блокирует опасные файлы ISO, LNK

Защитная функция Smart App Control (SAC), реализованная в Windows 11, теперь может блокировать отдельные типы файлов, которые в последнее время использовались в фишинговых кампаниях. Напомним, что задача Smart App Control — мешать работе киберугроз на уровне процессов.

«Функция Smart App Control в Windows 11 блокирует файлы с расширениями ISO и LNK, которые помечены “Mark Of The Web“ — по аналогии с макросами в документах», — пишет в твите Дэвид Уэстон, отвечающий в Microsoft за безопасность ОС.

Кстати, интересно, что буквально на днях исследователи из Proofpoint писали про новые кампании киберпреступников, которые научились обходить пометку “Mark Of The Web“ и блокировку макросов, доставляя вредоносные документы в контейнерах: IMG (.img), ISO (.iso), RAR (.rar) и ZIP (.zip).

При блокировке потенциально опасного файла SAC выведет на передний план диалоговое окно со следующим сообщением:

«Smart App Control заблокировала приложение, которое может навредить устройству. Причина блокировки в потенциальной опасности файлов, загруженных из интернета».

 

Специалист по кибербезопасности Уилл Дорманн отметил, что SAC автоматически блокирует запуск подозрительных файлов IMG, VHD и VHDX. В BleepingComputer к этому списку добавили .appref-ms, .bat, .cmd, .chm, .cpl, .js, .jse, .msc, .msp, .reg, .vbe, .vbs и .wsf.

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