Группа NoName057(16) положила сайты Avast за критику своих DDoS-атак

Группа NoName057(16) положила сайты Avast за критику своих DDoS-атак

Группа NoName057(16) положила сайты Avast за критику своих DDoS-атак

Кибергруппировка NoName057(16), на участниках которой принято ставить штамп «русские хакеры», сообщила о DDoS-атаке на чешскую компанию Avast Software, занимающуюся разработкой одноимённого популярного антивируса.

Ранее представители Avast Software называли атаки NoName057(16) неэффективными: доля успешного «дидоса» группировки якобы составляет 13%. Наверное, поэтому русские хакеры обиделись и решили положить ряд сайтов антивирусного гиганта.

Ранее NoName057(16) проводила атаки на ресурсы недружественных стран. Например, вместе с группой KillNet она положила интернет-ресурсы Литвы летом прошлого года.

В этот раз участники NoName057(16) решили доказать Avast Software, что их DDoS-атаки вполне могут создать проблемы для сайтов чешской компании. В своём Telegram-канале группировка пишет:

«Сегодня мы навестили интернет-инфраструктуру этой чешской ИТ-компании. Показали на деле нашу эффективность».

В итоге легли следующие ресурсы:

«Скажем честно, на той стороне сидят спецы, против которых сложно работать. Методы, которые используются также интересны, тем почётнее цель», — отдали должное участники NoName057(16).

Позже группировка сообщила, что Avast Software теряет клиентов из-за DDoS-атаки.

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