Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Анализ нового банковского трояна, проведенный в «Лаборатории Касперского», показал, что список целей Coyote включает более 60 приложений. Цепочка заражения использует непривычные элементы: установщик Squirrel, NodeJS-скрипт, загрузчик на Nim.

Как и многие собратья, новобранец мониторит запуск программ на зараженной машине. Когда жертва открывает интересующее Coyote приложение или заходит на определенный сайт, банкер сообщает об этом оператору и в ответ получает инструкции.

Судя по списку команд, вредонос умеет регистрировать клавиатурный ввод, делать скриншоты, пользоваться оверлеями, перемещать курсор в указанную точку, а также прибивать процессы и выключать компьютер. Обмен с C2-сервером осуществляется по SSL-каналам, с обоюдной верификацией; для этого Coyote придан сертификат.

Строки кода зловреда зашифрованы по AES, никакой другой обфускации не используется. От обнаружения его призвана уберечь многоступенчатая схема заражения. Вместо привычного MSI используется opensource-инсталлятор Squirrel; с его помощью Coyote прячет начальный загрузчик, выдавая его за апдейтер.

При запуске лоадера второй ступени (приложение NodeJS) отрабатывает сценарий, который переносит исполняемые файлы из /temp в папку клипов, сохраненных жертвой (captures в коллекции видео), и запускает один из них — легитимное приложение, необходимое для загрузки вредоносного кода в память по методу DLL sideloading.

Финальный лоадер написан на Nim, что пока редкость в мире вредоносов и потому пока исправно помогает им обходить антивирусы. Главной задачей этого загрузчика является распаковка NET-экзешника и запуск его в памяти своего процесса.

 

Почти 90% случаев заражения Coyote зафиксированы на территории Бразилии, однако практика показывает, что зловреды, нацеленные на местный онлайн-банкинг, после обкатки могут использоваться и за пределами страны.

Достаточно вспомнить печально известного Grandoreiro, который долго не давал покоя бразильцам, а затем отправился на гастроли в Мексику, Испанию и десятка три других стран. В итоге им заинтересовались правоохранительные органы: недавно в Бразилии с инициативы Интерпола и властей Испании было проведено пять арестов и 13 обысков в связи с массовым хищением денег с помощью успешного трояна.

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