Сайт Европарламента подвергся DDoS-атаке

Сайт Европарламента подвергся DDoS-атаке

Сайт Европарламента подвергся DDoS-атаке

Ответственность за поломку сайта Европарламента взяла на себя группировка KillNet. DDoS-атака продолжалась минимум 4 часа. Ресурс “положили” после того, как законодатели Евросоюза проголосовали за то, чтобы признать Россию “государством-спонсором терроризма”.

О том, что сайт Европарламента взломали, сообщила его председатель Роберта Метсола.

“Сайт Европарламента находится под изощренной кибератакой. Ответственность за произошедшее взяла на себя прокремлевская группировка. Наши ИТ-эксперты защищают системы”, — написала Метсола в Twitter.

В 20:00 МСК информация об атаке появилась в Telegram-канале группировки KillNet.

“Официальный сайт Европарламента спит уже 4 часа”, — написали в сообществе We are Killnet.

Позже пресс-секретарь Европейского парламента Жауме Дюш Гийо уточнил, что DDoS-атаку удалось локализовать. К моменту написания материала официальный ресурс Европарламента восстановил работу.

Кибератака произошла после того, как Европарламент проголосовал за то, чтобы объявить Россию “государством-спонсором терроризма”. Резолюция носит рекомендательный характер, её поддержали 494 евродепутата, против выступили 58, 44 — воздержались.

Летом KillNet уже брала на себя ответственность за кибератаки на серверы правительства Литвы, сайт налоговой и онлайн-бухгалтерии. 1 июля KillNet заявили, что “положили” Федеральную налоговую платёжную систему США.

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