Новый вымогатель ShrinkLocker использует BitLocker в атаках на Windows

Новый вымогатель ShrinkLocker использует BitLocker в атаках на Windows

Новый вымогатель ShrinkLocker использует BitLocker в атаках на Windows

Специалисты команды Kaspersky GERT зафиксировали кибератаки на корпоративные устройства, в которых фигурирует новая программа-вымогатель. Этот вредонос отличается использованием легитимной функциональности Windows — BitLocker.

Заметим, что это не первый зловред, применяющий BitLocker для шифрования. Например, в 2022 году мы рассказывали о кибератаках группировки DEV-0270 (Nemesis Kitten), в которых также использовалась BitLocker.

Новый шифровальщик, о котором рассказала «Лаборатория Касперского, получил имя ShrinkLocker. Его операторы атакуют преимущественно промышленные и фармацевтические предприятия. Иногда целью становятся и государственные учреждения.

Киберпреступники написали под свои задачи скрипт на VBScript, который обычно используется для автоматизации задач на Windows-компьютерах. Код проверяет версию установленной Windows и, опираясь на нее, активирует BitLocker. По словам исследователей, ShrinkLocker может атаковать как старые, так и актуальные версии ОС.

Сначала вредоносный скрипт меняет параметры загрузки системы, а затем — шифрует разделы жесткого диска с помощью BitLocker. Чтобы зараженное устройство могло загрузиться, вредонос создает новый загрузочный раздел.

Кроме того, операторы вымогателя удаляют защитные инструменты, которые должны обеспечивать безопасность ключа шифрования BitLocker, чтобы пользователь не смог впоследствии его восстановить.

На подконтрольный злоумышленникам сервер отправляется информация о системе и ключ шифрования, сгенерированный на скомпрометированном устройстве. Далее удаляются логи и файлы, которые могут вывести специалистов на операторов ShrinkLocker.

Последним этапом программа-вымогатель принудительно блокирует вход в ОС, а пользователь видит сообщение следующего содержания:

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru