КИБЕРВИКИПЕДИЯ
SECURITY VISION

Digital Identity Theft (кража цифровой идентичности) — это использование персональных данных (логинов, паспортов, биометрии) без согласия владельца для мошенничества.

NFT Security Risks — это угрозы, связанные с невзаимозаменяемыми токенами (NFT), включая кражу, подделку и эксплуатацию уязвимостей в блокчейн-играх и маркетплейсах.

Web3 Security — это защита децентрализованных приложений (dApps), смарт-контрактов и блокчейн-экосистем от кибератак, мошенничества и эксплуатации уязвимостей. В отличие от традиционного интернета (Web2), где безопасность зависит от централизованных серверов, Web3 полагается на криптографию и распределенные сети, но это не делает его неуязвимым.

Secure Data Collaboration — это безопасный обмен данными между организациями без риска утечки. Например, больницы делятся медицинскими записями, но так, чтобы пациенты оставались анонимными.

Anti-Surveillance Tools — это технологии и методы, которые защищают от слежки (со стороны правительства, хакеров, корпораций или даже stalker’ов).

Insider Threat Detection AI — это искусственный интеллект, который выявляет внутренние угрозы в компании (сотрудников, подрядчиков или системных администраторов, которые намеренно или случайно наносят ущерб).

Brain-Computer Interface (BCI) Security — это защита нейрокомпьютерных интерфейсов, которые позволяют напрямую связывать мозг человека с внешними устройствами (компьютерами, протезами, VR/AR-системами).

Безопасность в виртуальной реальности — защита пользователей и данных в полностью цифровой среде. Риски:

Безопасность в дополненной реальности (AR) — защита систем, где цифровые объекты накладываются на реальный мир. Угрозы включают:

APT (продвинутая постоянная угроза) — это сложные, долгосрочные кибератаки, обычно проводимые государственными структурами или организованными хакерскими группами. Цель — кража данных, шпионаж или саботаж.

Synthetic Data Security (безопасность синтетических данных) — это защита искусственно созданных данных, которые имитируют реальные данные, но не содержат конфиденциальной информации. Синтетические данные используются для тестирования ПО, обучения моделей машинного обучения и анализа без риска утечки персональных или коммерческих данных.

Behavioral-Based Access Controls (BBAC) — это метод кибербезопасности, который анализирует поведение пользователей/устройств (например, скорость набора пароля, время активности, геолокацию) для выявления аномалий и динамического ограничения доступа.

Secure Federated Identity — это система аутентификации, позволяющая пользователям получать доступ к нескольким сервисам (например, корпоративным приложениям, облачным платформам) с использованием единого набора учетных данных через доверенных провайдеров идентификации (например, Google, Microsoft Azure AD, Okta).

5G Security Risks — это угрозы, связанные с архитектурой сетей пятого поколения: повышенная скорость и плотность подключений создают новые векторы атак.

Edge Computing Security — это комплекс мер, направленных на защиту данных и вычислительных процессов, выполняемых на граничных устройствах (edge devices), а не в централизованных облачных серверах. Edge computing приближает обработку данных к их источнику (например, IoT-датчикам, камерам видеонаблюдения), что снижает задержки, но создает новые угрозы.

IoT Security Hardening — это процесс усиления защиты устройств Интернета вещей (IoT) путем минимизации уязвимостей, отключения ненужных функций, настройки строгих политик доступа и регулярного обновления ПО. Цель — снизить риск взлома, предотвратить утечки данных и избежать использования IoT-устройств в бот-сетях (например, Mirai).

ZKP — криптографический метод, позволяющий доказать знание секрета (например, пароля), не раскрывая его. Применяется в аутентификации, приватных блокчейнах (Zcash).

Digital Twin Security — защита цифровых двойников (виртуальных копий физических объектов: заводов, медоборудования, умных городов) от кибератак. Уязвимости в цифровом двойнике могут привести к sabotage реального объекта.

Cryptojacking Detection — это процесс выявления и предотвращения несанкционированного использования вычислительных ресурсов устройства (ПК, сервера, смартфона) для майнинга криптовалют без ведома владельца. Злоумышленники внедряют вредоносный код (например, через фишинговые письма или уязвимости ПО), который в фоновом режиме использует процессор или видеокарту для добычи монет (Bitcoin, Monero и др.).

Blockchain Identity Management – децентрализованный подход к хранению и верификации персональных данных, устраняющий необходимость в централизованных реестрах.

Deception Technology – подход к кибербезопасности, основанный на создании ложных целей (приманок) для обнаружения и изучения поведения злоумышленников внутри сети.

Biometric Spoofing Prevention – совокупность технологий для обнаружения и предотвращения попыток обмана биометрических систем с использованием муляжей, масок или других методов имитации.

Passwordless Authentication – современный метод входа в системы без использования традиционных паролей, заменяющий их более безопасными и удобными альтернативами. Этот подход устраняет основные уязвимости парольных систем, такие как фишинг, брутфорс-атаки и повторное использование паролей.

Постквантовая криптография – алгоритмы, устойчивые к атакам квантовых компьютеров (которые ломают RSA, ECC за полиномиальное время).

QKD – метод безопасной передачи криптографических ключей, использующий принципы квантовой механики для защиты от перехвата.

SMPC – криптографический метод, позволяющий нескольким сторонам совместно вычислять результат, не раскрывая свои приватные входные данные.

Атаки на цепочку поставок (Supply Chain Attacks) – это кибератаки, направленные на уязвимости в сторонних компонентах, используемых организациями (ПО, библиотеки, аппаратное обеспечение). В отличие от прямых атак, они эксплуатируют доверие между поставщиками и клиентами.

Deepfake — это синтетический медиаконтент (фото, видео, аудио), созданный с помощью ИИ для подделки реальности. Deepfake Detection — технологии для выявления таких подделок.

AI-Based Threat Detection — использование искусственного интеллекта для выявления кибератак, аномалий и вредоносной активности в режиме реального времени.

Adversarial-атаки — это преднамеренные манипуляции с входными данными, которые заставляют модель ИИ ошибаться. Они особенно опасны в системах компьютерного зрения, автономного вождения и биометрии.