Злоумышленники бэкдорили пользователей через апдейты антивируса eScan

Злоумышленники бэкдорили пользователей через апдейты антивируса eScan

Злоумышленники бэкдорили пользователей через апдейты антивируса eScan

На протяжении пяти лет киберпреступники использовали антивирус eScan для заражения пользователей сложной вредоносной программой. Проблема заключалась в том, что eScan доставлял обновления по HTTP.

На интересную киберкампанию обратили внимание специалисты чешского антивирусного гиганта Avast. Как уточнили исследователи, киберпреступники устанавливали в системы жертв сложный бэкдор.

По сути, атакующие провернули классическую схему «человек посередине» (man-in-the-middle, MiitM), подменив легитимные обновления антивирусного движка eScan вредоносным файлом.

Интересно, что разработчики защитного продукта использовали HTTP для доставки обновлений как минимум с 2019 года. Это дало возможность злоумышленникам подсовывать людям бэкдор GuptiMiner.

Специалисты Avast уведомили как команду eScan, так и Индийскую компьютерную группу реагирования на чрезвычайные ситуации (CERT). 31 июля 2023 года представители eScan отчитались в устранении проблемы.

Что касается операторов GuptiMiner, они сначала использовали метод перехвата DLL и кастомный DNS-сервер, который позволял использовать имена легитимных доменов. Чуть позже злоумышленники переключились на технику маскировки IP-адреса.

В некоторых случаях вредоносный код прятался в графических изображениях (стеганография), чтобы затруднить его детектирование. Ряд вариантов бэкдора устанавливал кастомный корневой TLS-сертификат. Иногда через обновления eScan к пользователям попадал майнер XMRig.

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