Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

По мнению аналитиков этой авторитетной организации, наибольшую опасность в наступившем году может представить вредоносное программное обеспечение, использующее приемы т.н. "глубокого анализа памяти". Что же особенного усматривают специалисты в подобных образцах компьютерных вирусов, и в чем состоит их потенциальная привлекательность для злоумышленников?



Под глубоким анализом памяти понимается изучение информации, с которой работает тот или иной процесс в конкретный момент времени. Основным объектом такой атаки (если данный прием используется в неблаговидных целях) могут быть программные средства и системы криптозащиты: извлекая содержимое оперативной памяти, вредоносный объект способен обойти механизм шифрования и получить исходную информацию без явных усилий.


В докладе, который был представлен на конференции RSA на прошлой неделе, исследователи SANS Institute отметили, что в последнее время наблюдается постепенный рост числа таких нападений, и роль приемов глубокого анализа памяти в инцидентах, связанных с утечками информации, становится все более заметной. Сам факт их использования в вирусописательских разработках инновацией не является: первые программы такого рода появились еще несколько лет назад.


С точки зрения безопасности действительно можно утверждать, что оперативная память является уязвимым местом средств криптографической защиты. Предположим, что конфиденциальные сведения хранятся на некотором носителе в зашифрованном виде; алгоритм надежен, и похищать такие файлы бессмысленно - на их восстановление уйдет нецелесообразно много времени. Однако данные не могут просто лежать на диске: если это, к примеру, информация о секретах производства, то к ней рано или поздно потребуется обратиться - т.е. открыть для просмотра в специализированном приложении или совершить какие-либо иные действия с нею.


Это, в свою очередь, означает, что для обработки таких сведений любой программный продукт неизбежно должен будет их расшифровать. Даже если не сохранять декриптованный файл на том или ином носителе, в оперативной памяти работающего с ним процесса все равно будет находиться информация, восстановленная к своему исходному виду - а, следовательно, при наличии определенных привилегий вредоносный объект сумеет ее оттуда считать. Кроме того, при желании аналогичным образом извлекается и сам секретный шифровочный ключ.


В качестве примера продукта, позволяющего провести подобную атаку, эксперты привели программный модуль Meterpreter, который подключается к открытой системе Metasploit. Исследователи особо отметили тот факт, что решения для борьбы с утечками данных далеко не всегда могут обнаружить и остановить деятельность подобных инструментов глубокого анализа памяти.


PC World

" />

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

В университете ИТМО создали ИИ-модель, позволяющую автоматизировать отслеживание по видео действий на промпредприятии, способных привести к ЧП. Умный помощник работает со средней точностью 80% — намного выше, чем зарубежные аналоги.

Среди других преимуществ opensource-продукта, нареченного ActionFormer, разработчики отметили легковесность (работа по 3,7 млн параметров — против десятков млн в случае VideoMAE или Hiera) и возможность распознавать сразу десять опасных или неправомерных действий.

В ходе анализа видео ИИ-ассистент расставляет скелетные точки на изображениях людей, определяет их действия и местонахождение. Обучение проводилось на датасетах из открытых источников и роликах, отснятых самими разработчиками.

 

Обкатка новинки на крупном предприятии в Пермском крае, по словам разработчиков, позволила предотвратить ряд серьезных ошибок и сократить число традиционных проверок по технике безопасности в три раза.

В октябре ожидается выпуск версии ActionFormer для многоквартирных домов. Ее внедрение позволит повысить эффективность выявления правонарушений на закрепленной за ними территории.

«В будущем мы хотим обучить модель на большем числе действий, — заявила для прессы руководитель проекта Валерия Ефимова. — Следующая задача — адаптировать систему распознавания действий для носимых камер. Например, ее можно будет использовать в шахтах при проведении инструктажа».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru