Бывший инженер Amazon украл более 12 млн долларов у криптовалютных бирж

Бывший инженер Amazon украл более 12 млн долларов у криптовалютных бирж

Бывший инженер Amazon украл более 12 млн долларов у криптовалютных бирж

Используя свои знания в области обратной разработки и аудита блокчейна, бывший безопасник Amazon Шакиб Ахмед украл более 12 миллионов долларов у двух крупных криптовалютных бирж в июле 2022 года.

Жертвами атаки стали децентрализованная криптобиржа Nirvana Finance и анонимная биржа на блокчейн-платформе Solana.

За взлом смарт-контрактов и кражу обвиняемый был приговорен к трем годам тюремного заключения и обязан выплатить компенсацию двум взломанным компаниям.

По словам прокурора США Дэмиана Уильямса, Шакиб Ахмед был приговорен к тюремному заключению в рамках первого в истории обвинительного приговора за взлом смарт-контракта. Хакера обязали вернуть украденную криптовалюту. Прокурор отмечает, что несмотря на новизну и сложность взломов, правоохранительные органы стремятся найти злоумышленников и привлечь их к ответственности.

Как все происходило.

Во время первой атаки на безымянную криптобиржу (детали атаки совпадают со взломом платформы децентрализованных финансовых сервисов Crema Finance) Ахмед воспользовался уязвимостью в смарт-контракте, чтобы ввести ложные данные о ценах, тем самым спровоцировав завышение расходов примерно на 9 миллионов долларов. Злоумышленник вывел все эти средства и предложил компании вернуть их за вознаграждение в виде 1.5 миллиона долларов при условии неразглашения.

В ходе второй атаки Ахмед воспользовался лазейкой в смарт-контракте компании Nirvana Finance, взяв флеш-кредит в виде криптовалютных токенов ANA по низкой цене. Позже он продал их более выгодно, что принесло ему около 3,6 миллиона долларов.

Ахмед получил предложение о вознаграждении в размере 300 тысяч долларов за возврат украденных криптоактивов от компании Nirvana Finance. Достичь соглашения не удалось, в результате чего Nirvana Finance закрылась, а хакер получил украденные средства, представлявшие собой всю сумму средств криптобиржи.

Чтобы скрыть следы преступлений, Ахмет решил конвертировать украденные миллионы в Monero — криптовалюту, ориентированную на повышенную конфиденциальность транзакций, используя криптовалютные миксеры, мигрируя между блокчейнами и задействуя иностранные криптовалютные биржи.

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