В России на 15% снизилось число компаний, пострадавших от вредоносов

В России на 15% снизилось число компаний, пострадавших от вредоносов

В России на 15% снизилось число компаний, пострадавших от вредоносов

Количество российских организаций, которые пострадали от вредоносных программ, в четвёртом квартале 2024 года сократилось примерно на 15% по сравнению с предыдущим кварталом: с 34 тысяч до 29 тысяч.

Статистику приводят специалисты центра исследования киберугроз Solar 4RAYS, входящего в группу компаний «Солар». Эксперты считают, что такое снижение связано с сезонным уменьшением активности зловредов в конце года.

Отчёт подготовлен на основе данных сети сенсоров PDNS, которая считается одной из крупнейших в России. Эти сенсоры фиксируют различные виды вредоносов, включая программы для скрытого майнинга криптовалют, удаленного управления устройствами (RAT), шифровальщики, ботнеты и др. На основании данных сенсоров можно оценить, какие регионы и отрасли чаще всего сталкиваются с такими угрозами.

Общее число случаев обнаружения вредоносных программ в организациях за квартал сократилось на треть — до 1,2 млн. В среднем за последний квартал на каждую компанию приходился 41 случай заражения, тогда как кварталом ранее этот показатель составлял 47 случаев.

При этом список отраслей, которые чаще всего сталкиваются со зловредами, не изменился. Наиболее подверженными оказались организации здравоохранения, государственного сектора, пищевой промышленности и сферы образования.

Без существенных изменений также остался перечень наиболее распространённых угроз. Чаще всего организации сталкивались с программами удаленного доступа (RAT) — на них пришлось 24% всех зафиксированных случаев.

Кроме того, 23% зафиксированных угроз были связаны с деятельностью известных профессиональных кибергруппировок, осуществляющих целевые атаки. Ещё по 20% пришлись на ботнеты и программы-стиллеры, которые крадут данные.

Эксперты отмечают, что снижение активности вирусов в конце года является сезонным фактором и не означает общего улучшения ситуации с киберугрозами. Компании по-прежнему регулярно сталкиваются с различными типами вредоносных программ.

Например, в четвертом квартале каждая организация в среднем подвергалась атакам от 19 до 80 раз. Поэтому важно не только использовать антивирусные программы, но и применять продвинутые решения для защиты (EDR, NTA, Sandbox, NGFW), следить за событиями в сети и регулярно проводить обучение сотрудников по вопросам кибербезопасности.

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