CISA опубликовало список топовых вредоносов за 2021 год

CISA опубликовало список топовых вредоносов за 2021 год

CISA опубликовало список топовых вредоносов за 2021 год

Агентство по кибербезопасности и инфраструктуре США (CISA) и Австралийский центр кибербезопасности (ACSC) проанализировали цифровые угрозы, встречавшиеся в 2021 году, и опубликовали список наиболее активных и успешных вредоносных программ.

В поле исследования CISA и ACSC попали программы-вымогатели, руткиты, шпионский софт, трояны, даже вирусы и черви. Эксперты признали, что доминирующим семейством вредоносов в прошлом году стали трояны.

Наиболее яркие представители этого класса хорошо известны всем, кто погружён в тему ИБ: Agent Tesla, AZORult, Formbook, GootLoader, LokiBot, MouseIsland, NanoCore, Qakbot, Remcos, TrickBot и Ursnif. Именно они наделали шума в 2021-м.

Некоторые из подобных вредоносов атакуют организации уже более пяти лет. Благодаря постоянным обновлениям, развитию и появлению множества вариантов эти трояны успешно закрепились на ландшафте киберугроз. Интересно, что Qakbot и Ursnif действуют уже более десяти лет, что подтверждает высокую квалификацию их авторов.

Agent Tesla, AZORult, FormBook, LokiBot, NanoCore, Remcos и Ursnif — эти трояны предназначены для кражи информации жертвы. GootLoader, Qakbot и TrickBot — а эти, как правило, используются для доставки дополнительных пейлоадов. При этом Qakbot и TrickBot также формируют из заражённых устройств ботнеты.

Кроме того, TrickBot иногда «открывает дверь» программе-вымогателю Conti, которая в первой половине 2021 года провела около 450 атак.

CISA и ACSC ещё раз предупреждают всех: авторы вредоносных программ продолжают совершенствовать свои разработки. Существенным фактором в последние годы также стала модель malware-as-a-service — вредонос как услуга.

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