Россия заняла 2 место по доле компьютеров АСУ, зараженных майнерами

Россия заняла 2 место по доле компьютеров АСУ, зараженных майнерами

Россия заняла 2 место по доле компьютеров АСУ, зараженных майнерами

Согласно статистике Kaspersky ICS CERT, во второй половине 2023 года вредоносные объекты были заблокированы на 31,1% компьютеров АСУ (серверы SCADA и хранения данных, шлюзы, рабочие станции инженеров и операторов, компьютеры админов и разработчиков софта).

Как и в первом полугодии, рейтинг промпредприятий по этому показателю в разделении по категориям возглавили инжиниринг, автоматизация зданий и энергетика; их результаты стали еще хуже.

 

Основные источники угроз для АСУ тоже не изменились: это по-прежнему интернет и имейл. К концу года в список регионов с наибольшей долей устройств, на которых были обнаружены вредоносные интернет-ресурсы, вошла Россия; ее результат (11,7%) на 1,6 п. п. превысил средний уровень.

 

В сравнении с 1-м полугодием процент компьютеров АСУ с обезвреженными Windows-майнерами возрос на 0,2 п. п., обеспечив стране второе место в региональном рейтинге по этому показателю (после Центральной Азии).

По доле заражений через почту и со съемных носителей (1,3 и 0,8% соответственно) результаты России оказались заметно лучше среднестатистических (4% и 1,9%).

«В России явно сказывается роль высокой цифровизации и относительно лёгкой доступности ресурсов интернета для сотрудников промышленных предприятий, в том числе и изнутри технологического контура, — отметил глава Kaspersky ICS CERT Евгений Гончаров. — Поэтому необходимо одновременно и внедрять больше средств защиты, и продолжать тренировать сотрудников».

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