SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

Выявлена кампания по распространению opensource-инструмента добычи цифровой валюты SilentCryptoMiner. В ходе анализа в «Лаборатории Касперского» обнаружили, что для большей скрытности авторы атак загружают агент SIEM-системы Wazuh.

Использование Wazuh позволяет не только обеспечить постоянное присутствие майнера в системе и уберечь его от детектирования, но также получить удаленный контроль над чужим устройством и собирать телеметрию.

Помимо SIEM у SilentCryptoMiner имеются собственные средства защиты. Он умеет скрывать свою активность при обнаружении совпадений по списку запущенных процессов stealth-targets, а также принудительно завершать процессы из перечня kill-targets.

Для распространения скрытного майнера создан ряд поддельных сайтов, с которых якобы можно скачать популярные программы или пиратские копии. При попытке найти через «Яндекс» бесплатный uTorrent, MS Excel, MS Word, Minecraft или Discord фейки отображаются на первой странице поисковой выдачи.

 

Ссылки на мошеннические ресурсы публикуются также в телеграм-каналах, где SilentCryptoMiner выдают за игровые читы, и на YouTube (URL вставлены в описания англоязычных видео и комментарии к ним).

При попытке скачать заявленный софт на машину загружается ZIP, содержащий MSI-файл и TXT с паролем на запуск (мера против песочницы) и короткой инструкцией. Во избежание проблем с запуском пользователю рекомендуют отключить антивирус и Microsoft Defender.

Цепочка заражения сложна и реализуется поэтапно. В финале на машину жертвы устанавливается майнер, который начинает генерировать Monero или Zephyr.

Больше всего попыток внедрения SilentCryptoMiner в связке с Wazuh зафиксировано в России. В ТОП-10 вошли также Белоруссия, Узбекистан и Казахстан.

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