Kaspersky назвала наиболее востребованные MaaS-вредоносы

Kaspersky назвала наиболее востребованные MaaS-вредоносы

Kaspersky назвала наиболее востребованные MaaS-вредоносы

Исследователи из «Лаборатории Касперского» вычислили наиболее популярные типы вредоносных программ, которые злоумышленники распространяют по сервисной модели — MaaS (Malware-as-a-Service, «вредонос как услуга»).

Изучив 97 семейств вредоносов, Kaspersky выяснила, что более половины доступных по модели MaaS являются программами-вымогателями. Инфостилеры составили 24%, а 18% занимают ботнеты, загрузчики и бэкдоры.

Высокая популярность шифровальщиков объясняется их способностью принести операторам быструю и большую прибыль. Злоумышленники могут бесплатно подписаться на Ransomware-as-a-Service (RaaS), а затем оплатить услугу после успешной атаки. Стоимость определяется процентом от выкупа (обычно составляет от 10% до 40%). Однако вступить в такую партнерскую программу не так просто.

У инфостилеров задача немного другая: они предназначены для кражи данных, включая логины, пароли, информацию о банковских картах и криптовалютных кошельках. Их услуги обычно оплачиваются по модели подписки, стоимость составляет от 100 до 300 долларов в месяц.

Ботнеты, загрузчики и бэкдоры, объединённые в одну группу, используются для загрузки и запуска других вредоносных программ. Как правило, такие зловреды стоят дороже инфостилеров из-за более сложного кода и дополнительной инфраструктуры, необходимой для их эффективной работы. Например, загрузчик Matanbuchus может стоить до 4900 долларов в месяц за стандартную версию.

Как подчеркивает Александр Забровский, аналитик Kaspersky Digital Footprint Intelligence, результаты исследования «Лаборатории Касперского» помогут специалистам лучше понять ландшафт киберугроз и повысить защищённость пользователей и организаций.

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