Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

МВД России выявило случаи использования ботнетов не только для организации DDoS-атак, но и для других преступных целей, таких как майнинг криптовалют и слежка через видеокамеры для подготовки ограблений.

По информации МВД России, которая оказалась в распоряжении ТАСС, участились случаи создания ботнетов на основе систем «умного дома». Ранее подобные сети чаще всего применялись для проведения DDoS-атак, однако злоумышленники всё активнее используют их и для других задач.

Одним из новых и необычных способов эксплуатации бот-сетей стал майнинг криптовалют.

Кроме того, ботнеты нашли применение и в традиционных криминальных схемах, например, при подготовке квартирных краж. Для слежки за жильцами преступники используют не только видеокамеры, но и другие устройства, в частности датчики температуры.

При выборе систем «умного дома» МВД рекомендует отдавать предпочтение оборудованию известных брендов и своевременно обновлять программное обеспечение, включая прошивки устройств. Также ведомство советует тщательно подходить к выбору паролей: они должны быть сложными и уникальными. Помимо этого, рекомендуется изменить название сети, установленное по умолчанию.

В последние годы количество устройств в ботнетах стремительно растёт, главным образом за счёт техники интернета вещей. По итогам 2024 года, на ботнеты приходится 12% всего интернет-трафика в России.

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