Активность вредоносных ботов в России увеличилась на 83%

Активность вредоносных ботов в России увеличилась на 83%

Активность вредоносных ботов в России увеличилась на 83%

Согласно статистике, собранной StormWall за январь-август 2024 года, вредоносная активность ботов в России увеличилась на 83% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Эксперты считают, что такой рост связан со сложной геополитической ситуацией на глобальном уровне и повышенной активностью хактивистов.

При этом объем злонамеренного трафика со стороны ботов в равном объеме генерировался внутри России и шел из-за ее пределов. В прошлом году более двух третей трафика от ботов приходились на зарубежные адреса.

Как предупреждают в StormWall, данная ситуация чревата серьезными последствиями для бизнеса, поскольку многие компании используют усиленные средства контроля по отношению к зарубежному бот-трафику и никак не фильтруют российский, считая его безопасным.

«Мы наблюдаем постоянное увеличение бот-трафика в России, причем в этом году объем трафика с российских и иностранных IP-адресов стал одинаковым. Мы допускаем, что количество ботов с российских IP-адресов до конца этого года может вырасти еще больше. Российским компаниям нужно учитывать такую серьезную опасность и использовать решения, которые позволят предотвратить угрозы, исходящие от ботов из России, но в то же время будут незаметны для пользователей», — отметил Рамиль Хантимиров, CEO и сооснователь StormWall.

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