Злоумышленники пишут вредоносные программы на Google Go

Злоумышленники пишут вредоносные программы на Google Go

 Разработчики вредоносных программ взяли на вооружение компилируемый язык Google Go, созданный компанией Google в 2009 году. Известно, что киберпреступники использовали Google Go для создания трояна Encriyoko. Попадая на компьютер под управлением операционной системы Windows, троян пытается зашифровать все файлы определенного типа (документы определенного типа либо файлы определенного размера), используя алгоритм шифрования Blowfish.

При этом Encriyoko использует ключ шифрования, извлекаемый из какого-либо файла, находящегося на диске D, либо генерирует случайный ключ шифрования. Как заявляют специалисты компании Symantec, восстановить зашифрованные таким образом файлы крайне сложно, а в ряде случаев - невозможно.

Зачастую Encriyoko распространяется в сети Интернет под видом инструмента для пользовательской настройки операционных систем смартфонов Samsung Galaxy.

По словам специалистов Symantec, одной из причин, сподвигших злоумышленников использовать Google Go в качестве инструмента создания вредоносных программ, стало то, что Google Go является достаточно гибким в отношении терминологии кодирования. Также серьезным аргументом в пользу применения данного языка может служить тот факт, что Google Go не настолько распространен как другие языки программирования и, создавая  с его помощью вредоносную программу, злоумышленники, скорее всего, рассчитывали, что ее будет сложнее обнаружить.

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