Trojan.Gapz.1 заражает Windows по-новому

Trojan.Gapz.1 заражает Windows по-новому

В антивирусную лабораторию компании «Доктор Веб» поступил очередной образец вредоносной программы, реализующей функции буткита и способной скрывать свое присутствие в инфицированной системе.

В данном приложении, добавленном в вирусные базы под именем Trojan.Gapz.1, применяются достаточно интересные механизмы заражения пользовательского компьютера. Одно из предназначений руткита — создание на инфицированном ПК среды для загрузки своих основных модулей, несущих различную функциональную нагрузку.

Trojan.Gapz.1 способен работать как в 32-битных, так и в 64-битных версиях ОС Windows. В процессе заражения троянец проверяет версию используемой на инфицируемом компьютере системы. Соответственно, сама процедура установки этой вредоносной программы различается в зависимости от вида платформы. Троянец также способен активно использовать уязвимости ряда системных компонентов, что позволяет ему осуществить выполнение специальным образом сформированного кода, что весьма нетипично для подобного класса угроз.

Инсталлятор буткита осуществляет попытки обхода механизма контроля учетных записей (User Accounts Control, UAC), предотвращающего несанкционированный запуск в системе исполняемых файлов, эксплуатируя уязвимости графической подсистемы Windows. Интересен тот факт, что схожую технологию (использование специально подготовленного шрифта Dexter Regular) применял в свое время известный троянец Trojan.Duqu, подробно исследованный специалистами различных антивирусных компаний.

Затем Trojan.Gapz.1 анализирует структуру жесткого диска инфицируемого компьютера, формирует специальный образ и размещает его в зарезервированных секторах диска. После этого троянец модифицирует одно поле в загрузочном секторе диска, и таким образом заставляет системный загрузчик подгрузить и запустить вредоносное приложение.

Фактически руткит Trojan.Gapz.1 — ядро сложной вредоносной программы, основная задача которой заключается в том, чтобы создать подходящую среду для загрузки других компонентов троянца. В процессе своего запускаTrojan.Gapz.1 подгружает с диска бинарный образ, содержащий набор из нескольких модулей и блока конфигурационных данных. Эти модули представляют собой блоки специальным образом собранного кода, который в процессе своего выполнения взаимодействует с собственным API руткита. Назначение и функциональные возможности этих компонентов пока еще до конца не изучены; например, один из модулей обладает способностью устанавливать соединение с удаленным командным центром и загружать оттуда исполняемые файлы. Так, специалистами компании «Доктор Веб» был зафиксирован факт загрузки вредоносного приложения, предназначенного для работы с платежной системой UCash.

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