Операторы LockBit обкатывают схему тройного вымогательства — с DDoS

Операторы LockBit обкатывают схему тройного вымогательства — с DDoS

Операторы LockBit обкатывают схему тройного вымогательства — с DDoS

Группа кибервымогателей, распространяющая шифровальщик LockBit, сообщила, что работает над более продуманной защитой от DDoS-атак. Более того, злоумышленники хотят реализовать в своих кампаниях концепцию «тройного вымогательства».

Совсем недавно банда как раз подверглась DDoS. Считается, что это была месть за атаку на Entrust, известную компанию в сфере кибербезопасности. Операторы LockBit утверждали, что 18 июня им удалось выкрасть внутреннюю информацию Entrust. ИБ-гигант также подтвердил факт утечки.

Один из участников группировки, известный под ником LockBitSupp, на днях сообщил о возобновлении операций. Кроме того, теперь у LockBit более мощная инфраструктура, которая должна выстоять в случае запуска против нее DDoS-атак.

LockBitSupp также отметил новую тактику, которую группа решила использовать в качестве третьего рычага давления на жертву — тот же DDoS. То есть злоумышленники будут теперь не только шифровать файлы и сливать данные организаций, но и запускать DDoS-атаки на их ресурсы.

В связи с этим LockBit набирает в команду «дидосеров». Причем LockBitSupp подчеркивает, что именно атака на собственные ресурсы заставила группу почувствовать силу DDoS и задуматься над внедрением этой тактики.

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