Kaspersky: самая сложная задача для ИБ-практиков — реверс-инжиниринг

Kaspersky: самая сложная задача для ИБ-практиков — реверс-инжиниринг

Kaspersky: самая сложная задача для ИБ-практиков — реверс-инжиниринг

В соревновании Codebreakers, организованном «Лабораторией Касперского», приняли участие почти 550 специалистов по кибербезу из 35 стран. Лучшие результаты показали представители Чешской Республики и Южной Кореи.

Конкурсантам пришлось за ограниченное время продемонстрировать различные навыки в области ИБ. Предложенные задачи охватывали три направления:

  • поиск угроз с помощью правил Yara,
  • реверс-инжиниринг,
  • реагирование на инциденты.

В ходе состязания участники анализировали атаку на корпоративную сеть и выявляли цифровые улики, писали Yara-правила для обнаружения вредоносных программ, разбирали APK-обфускатор, тренировали модель машинного обучения, проверяли защищённость ОС.

«Мы постарались максимально приблизить задания к реальным задачам, с которыми ежедневно сталкиваются ИБ-специалисты, — комментирует Дмитрий Галов, руководитель российского исследовательского центра Kaspersky. — Участники должны были применить свои знания в различных ситуациях, начиная с уровня новичка и заканчивая экспертным, чтобы проверить свою готовность к противодействию современным киберугрозам в различных сценариях».

Все задачи смогли решить лишь 18 конкурсантов. Наиболее сложными оказались задания, связанные с обратным инжинирингом: они требовали специальных знаний системного программирования, особенностей архитектуры x86 и ARM, а также практических навыков работы с дизассемблерами (IDA Pro, Ghidra) и отладчиками (x64dbg, WinDBG, OllyDbg).

Быстрее всего выполнялись задания, связанные с Yara. Победитель получил возможность бесплатно пройти один из онлайн-тренингов «Лаборатории Касперского» для ИБ-специалистов, остальным финалистам была предоставлена большая скидка на один из них.

«Мы стремимся идти в ногу со временем и способствовать повышению профессиональной подготовки специалистов по кибербезопасности, в том числе с помощью онлайн-тренингов, — заявила Юлия Дащенко, руководитель группы экспертных тренингов Kaspersky. — Уверены, что соревнование Codebreakers помогло участникам выявить пробелы в знаниях, а также прокачать уже имеющиеся навыки — такая практика позволит в будущем противостоять даже самым сложным угрозам».

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