Финансистам и промышленникам России раздают бэкдор PhantomDL

Финансистам и промышленникам России раздают бэкдор PhantomDL

Финансистам и промышленникам России раздают бэкдор PhantomDL

В начале этого месяца защитные решения «Лаборатории Касперского» отбили две волны вредоносных рассылок на адреса российских организаций — госструктур, производственных предприятий, финансовых институтов, энергетических компаний.

Суммарно эксперты насчитали около 1000 адресов получателя. Анализ показал, что при открытии вредоносного вложения или активации вставленной ссылки в систему загружается написанный на Go вредонос PhantomDL (продукты Kaspersky детектируют его с вердиктом Backdoor.Win64.PhantomDL).

Поддельные сообщения были написаны от имени контрагента целевой организации и имитировали продолжение переписки. Исследователи предположили, что почтовые ящики отправителей могли взломать, а письма — украсть, чтобы придать убедительность подобным фейкам:

 

Вложенный или указанный ссылкой RAR-архив в большинстве случаев был запаролен. Он содержал маскировочный документ и одноименную папку с файлом, снабженным двойным расширением — например, Счёт-Фактура.pdf .exe.

Последний нацелен на уязвимость CVE-2023-38831 (разработчик WinRAR пропатчил ее в августе прошлого года). После отработки эксплойта в систему устанавливается PhantomDL, используемый для кражи файлов, а также загрузки и запуска дополнительных утилит, в том числе инструмента удаленного администрирования.

По данным экспертов, весной этого года через аналогичные рассылки авторы атак на территории России раздавали DarkWatchman RAT.

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