Кузнецов: Сбер выдержал более 550 DDoS-атак с начала СВО

Кузнецов: Сбер выдержал более 550 DDoS-атак с начала СВО

Кузнецов: Сбер выдержал более 550 DDoS-атак с начала СВО

Станислав Кузнецов, занимающий пост зампреда правления Сбербанка, сообщил, что с февраля 2022-го кредитная организация выдержала более 550 DDoS-атак на свои ресурсы.

Кузнецов также назвал четыре ключевых вектора, по которым на Россию оказывают кибердавление. На пленарной сессии «Устойчивость в BANI-мире: преграды, стратегии и возможности» на SOC-форуме он выделил следующие угрозы:

  1. DDoS-атаки.
  2. Кража данных.
  3. Хищение средств у граждан.
  4. Информационные войны.

Что касается первой киберугрозы, зампред правления Сбербанка уточнил, что с начала СВО кредитная организация справилась более чем с 550 DDoS-атаками. За этот же период в России зарегистрировали около 19 тыс. таких атак.

Более того, в ноябре системы Сбера стали целью мощнейшей DDoS — 1 млн запросов в секунду.

Кузнецов предупредил и об угрозе кражи данных. По его данным, на текущий момент в России можно найти 1,5 млрд строк скомпрометированных персональных данных.

Мошенничество с целью кражи денег россиян тоже процветает: по словам Кузнецова, объём похищенных у граждан средств значительно выше, чем называется в официальных сводках. Самым эффективным является телефонное мошенничество.

Информационные войны, куда вошло использование дипфейков для поддельных новостей, в настоящее время недооцениваются, считает зампред правления Сбербанка.

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