DNS-атаки Sitting Ducks позволили захватить более 35 тыс. доменов

DNS-атаки Sitting Ducks позволили захватить более 35 тыс. доменов

DNS-атаки Sitting Ducks позволили захватить более 35 тыс. доменов

Киберпреступникам удалось получить контроль более чем над 35 тыс. зарегистрированных доменов, используя вектор DNS-атаки под названием «Sitting Ducks». Суть заключается в эксплуатации ошибок конфигурации на уровне регистратора и недостаточной проверке владельца со стороны провайдера.

На Sitting Ducks обратили внимание специалисты компаний Infoblox и Eclypsium. По их словам, в Сети удалось обнаружить более миллиона доменов, уязвимых перед этим вектором атаки.

Исследователи считают, что за эксплуатацией Sitting Ducks стоит «множество российских киберпреступных групп», которые используют взломанные домены для рассылки спама и в фишинговых кампаниях.

Интересно, что Sitting Ducks описывался ещё в 2016 году Мэтью Брайантом из Snap. Тем не менее вектор продолжает работать, однако для успешной атаки нужен ряд условий:

  • целевой домен должен использовать или делегировать службы DNS провайдеру, который при этом не является регистратором;
  • сервер имён не может разрешать запросы, поскольку ему не хватает информации о домене (некорректное делегирование);
  • DNS-провайдер должен разрешить заявку на домен без надлежащего подтверждения права собственности или требований доступа к аккаунту владельца.

 

Как объясняют в Infoblox, атакующие могут задействовать Sitting Ducks для захвата доменов, использующих DNS-службы, например, от хостера. Для начала злоумышленнику надо будет создать учётную запись в системе DNS-провайдера, а потом заявить свои права на домен.

После этого киберпреступник создаёт вредоносный веб-сайт и настраивает параметры DNS таким образом, чтобы IP резолвился на поддельный адрес. У законного владельца при этом не будет возможности поменять DNS-записи.

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