В США на 5 лет посадили россиянина, помогавшего улучшать трояна Trickbot

В США на 5 лет посадили россиянина, помогавшего улучшать трояна Trickbot

В США на 5 лет посадили россиянина, помогавшего улучшать трояна Trickbot

В Северном Огайо огласили приговор Владимиру Дунаеву как члену интернациональной ОПГ, стоявшей за Trickbot. За соучастие в разработке и развертывании мощного Windows-трояна россиянина наказали лишением свободы на 5 лет и 4 месяца.

Согласно материалам дела, 40-летний осужденный в период с 2016 года по 2021-й принимал деятельное участие в операциях с использованием вредоноса, заразившего миллионы компьютеров и причинившего ущерб, измеряемый в млн долларов.

Помогая соратникам совершенствовать Trickbot, Дунаев создавал инструменты, облегчающие кражу данных и удаленный доступ, а также позволяющие скрыть зловреда от обнаружения.

По результатам расследования, запущенного ФБР, россиянина задержали 2,5 года назад в Сеуле, а затем выдали США для участия в судебном процессе. В конце прошлого года обвиняемый сознался в совершении вменяемых ему преступлений: в преступном сговоре, мошенничестве с использованием проводной связи, компьютерном и банковском мошенничестве, краже личных данных.

В данном деле числятся и другие фигуранты – предполагаемые сообщники Дунаева. Прошлым летом был вынесен приговор 57-летней Алле Витте, усилиями которой Trickbot превратился в коммерческий продукт. За соучастие в компьютерном мошенничестве уроженку Латвии отправили за решетку на 2 года и 8 месяцев.

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