Интернет накрыла загадочная шумовая буря, в пакетах нашли слово LOVE

Интернет накрыла загадочная шумовая буря, в пакетах нашли слово LOVE

Интернет накрыла загадочная шумовая буря, в пакетах нашли слово LOVE

В интернете зафиксированы мощные всплески нелегитимного трафика с миллионов ложных IP-адресов. Кто-то с неясной целью флудит конкретных интернет-провайдеров — Cogent, Lumen, Hurricane Electric, обделяя вниманием другие веб-сервисы, в частности, AWS.

В GreyNoise наблюдают подобные явления в Сети (так называемые шумовые бури, noise storm) с 2020 года. Из-за спуфинга IP установить источник мусорных потоков и причину избирательно созданного фона очень трудно, и ИБ-сообщество каждый раз теряется в догадках, пытаясь оценить степень угрозы.

Новые волны «шума», на первый взгляд, исходят из Бразилии, при этом используется в основном TCP на порту 443, иногда — ICMP. Проведенный в GreyNoise анализ ICMP-трафика показал, что ассоциированная AS связана с CDN-сетью, которую используют QQ, WeChat, WePay и другие китайские платформы.

В пакетах ICMP была обнаружена загадочная ASCII-строка LOVE:

 

Примечательно, что шумовой TCP-трафик пытаются через подмену размеров окна выдать за легитимные запросы различных ОС. Время жизни пакетов (значение TTL, определяет максимальное количество хопов) в IP-заголовках выставлено в диапазоне от 120 до 200 — видимо, тоже с целью маскировки.

Не исключено, что это следствие какой-то ошибки в конфигурации роутеров, однако все вместе больше похоже на умышленное сокрытие трафика — коммуникаций заговорщиков, попыток провести DDoS-атаку, обмена вредоносов с C2. Конечную цель шумовой бури выяснить пока не удалось; исследователи выложили пару PCA-файлов на GitHub для поиска истины всем миром.

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