Вышел ATT&CK v14 с обновленными матрицами Enterprise, ICS, Mobile

Вышел ATT&CK v14 с обновленными матрицами Enterprise, ICS, Mobile

Вышел ATT&CK v14 с обновленными матрицами Enterprise, ICS, Mobile

MITRE анонсировала выпуск 14-й версии фреймворка ATT&CK. Из изменений наиболее приметны развернутые рекомендации по выявлению техник, расширение охвата сегментов Enterprise и Mobile, новый раздел Assets в ICS и структуризация методов детекта в Mobile.

Также улучшены связи между методами обнаружения, источниками данных и методами снижения рисков. Обновленная база знаний содержит информацию о 760 вредоносных программах, 143 преступных группах и 24 киберкампаниях.

Список техник, используемых в атаках на бизнес-структуры, дополнили социальный инжиниринг и способы обмана без явного технического элемента — такие как имперсонация, кража финансовых данных и голосовой фишинг (вишинг).

Матрица для промышленных систем управления дополнена новыми источниками данных — десятком ИТ-активов, являющихся основными функциональными компонентами АСУ ТП:

  • сервер приложений,
  • управляющий сервер,
  • шлюз передачи данных,
  • сервер архивных данных,
  • HMI,
  • ПЛК,
  • дистанционный терминал,
  • контроллер безопасности,
  • рабочие станции.

Для сегмента мобильных устройств добавлены различные типы фишинга — смишинг, квишинг (с использованием QR-кодов), вишинг, а также упорядочены методы обнаружения техник, чтобы довести удобство использования матрицы до уровня Enterprise.

Навигационную панель сайта ATT&CK тоже изменили: теперь это одно динамическое меню с выпадающими списками.

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