Эксперты назвали тренды атак за 2022 год

Эксперты назвали тренды атак за 2022 год

Эксперты назвали тренды атак за 2022 год

Латеральные перемещения и дипфейки — “новый черный” кибератак. Компании VMware публикует годовой отчет по тенденциям в современном инфобезе. Отбиваться приходится чаще и дольше.

Американские исследователи VMware опросили 125 профессионалов в сфере ИБ и экспертов по реагированию на инциденты. Отчет (PDF) за 2022 год касается тенденций в мире современной безопасности.

Среди ключевых трендов — растущие риски, связанные с дипфейками, уязвимостями контейнеров, облачными вычислениями, системами безопасности API Security, компрометацией деловой почты и атаками программ-вымогателей.

Способность злоумышленников перемещаться по сетям, уклоняться от безопасников и использовать эти платформы для дальнейшего проникновения в сети отметило большинство респондентов.

Латеральные перемещения — новое поле битвы, говорится в отчете. Они проявлялись в каждой четвертой атаке (25% всех вторжений).

Инструменты двойного назначения — системные инструменты и легальное программное обеспечение, которое злоумышленники могут использовать, — их применение выросло на 10 процентов.

Количество дипфейковых атак увеличилось на 13%. Речь в первую очередь о сообщениях электронной почты, которые имитируют знакомого жертве отправителя.

Накануне мы писали о том, что ученые предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики.

Из других тенденций — рост 0-day эксплойтов. С такими атаками столкнулись 62% респондентов. Это на 11% больше, чем за прошлый год.

23% атак ставят под угрозу безопасность API. Исследование показало, что злоумышленники все чаще используют API, а также SQL-инъекции.

Почти 60% респондентов в последний год подверглись атаке c использованием ransomware. Проблема вымогателей остается одной из самых серьезных категорий угроз.

Почти 90% опрошенных заявили, что иногда (50%) или очень часто (37%) противодействовали действиям киберпреступников.

По данным VMware, 75% респондентам удалось отбить атаку, используя как аварийный инструмент виртуальные исправления (например, межсетевой экран уровня приложений (Web Application Firewall, WAF) или подобные).

Степень выгорания ИБ-специалистов снизилась по сравнению с прошлым годом, но остается серьезной проблемой. По данным VMware, почти 70% тех, кто испытывает симптомы выгорания, подумывают об увольнении.

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