Новые Zero-day уязвимости Adobe PDF

Новые Zero-day уязвимости Adobe PDF

Корпорация Symantec сообщает об обнаружении интернет-активности, эксплуатирующей новые уязвимости нулевого дня (CVE-2013-0640, CVE-2013-0641) в продуктах Adobe Reader и Adobe Acrobat XI и более ранних версий. Компания Adobe пока не выпустила исправления по этим уязвимостям, но опубликовала рекомендации по противодействию эксплуатирующим их атакам. Решение для защиты от вирусов на уровне почтовых серверов Symantec Mail Security обеспечивает защиту от этих атак, предотвращая загрузку вредоносных PDF-файлов.

Изначально интернет-сообщество опиралось на отчёт о новой 0-day уязвимости, опубликованный компанией FireEye. В нём сообщалось, что в результате её успешной эксплуатации на компьютер были загружены несколько файлов. Анализ экспертов Symantec подтверждает такую возможность.

 

Рисунок. 1. Атака посредством CVE-2013-0640

 

 

Атака, этапы которой показаны выше на рис. 1, проходит следующим образом:

  1. Вредоносный PDF-файл устанавливает DLL-библиотеку под названием D.T;
  2. D.T декодирует и устанавливает DLL-библиотеку под названием L2P.T;
  3. L2P.T создает в реестре ключи автозапуска и загружает на компьютер библиотеку-загрузчик LangBar32.dll;
  4. LangBar32.dll с сервера злоумышленников скачивает дополнительное вредоносное ПО с бэкдор- и кейлоггер-функционалом.

На этих этапах атаки продукты Symantec идентифицируют вредоносные программы как Trojan.Pidief и Trojan.Swaylib (изначально − как Trojan Horse). Помимо этого, с целью выявления данного эксплойта было выпущено дополнительное определение (сигнатура) для системы предотвращения вторжений (IPS) Web Attack: Malicious PDF File Download 5.

Дальнейшее исследование показало, что PDF-файл, примененный в атаке, нейтрализуется продуктом Symantec Mail Security, а используемые в ходе атаки PDF-файлы идентифицируются облачными технологиями детектирования Symantec как WS.Malware.2.

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