Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Фишинг наиболее эффективен в том случае, если письма приходят от «службы безопасности». К такому выводу пришли аналитики из «Лаборатории Касперского», изучив поведение сотрудников российских компаний.

Собрать статистику помогла Kaspersky Automated Security Awareness Platform: служащие получали тестовые фишинговые письма, которые маскировались под сообщения от службы безопасности.

Интересно, что по вредоносной ссылке под таким прикрытием перешли почти 30% сотрудников. При этом 28% пользователей поверили уведомлениям о нарушении корпоративной политики использования веб-сервисов.

Чуть хуже отработала финансовая легенда: 24% работников открыли письма, в которых речь шла об изменениях в заработной плате. 23% клюнули на уведомления о налоговых задолженностях.

В Kaspersky посоветовали сотрудникам как можно скорее сообщать командам безопасников о фишинговых атаках, чтобы они смогли оперативно перенастроить политики защиты от спама.

Напомним, в этом месяце в Telegram начал набирать обороты целевой фишинг. Что касается телефонных мошенников, они начали притворяться коллегами в мессенджерах, но при этом в целом уже теряют эффективность при атаках на россиян.

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