Бэкдор защищается от исследователей, шифруя собственные файлы

Бэкдор защищается от исследователей, шифруя собственные файлы

 Не секрет, что разработчики вредоносных программ любыми мыслимыми и немыслимыми способами стараются сделать так, чтобы их творения не обнаружили и не проанализировали специалисты в области ИБ. По словам экспертов компании Symantec, одним из интересных способов помешать специалистам проанализировать вредонос является использование шифрованной файловой системы (EFS). 

 

По данным Symantec, именно для этой цели EFS, в частности, использует вредоносную программу Backdoor.Tranwos.

Инфицировав компьютер жертвы, Tranwos позволяет киберпреступникам загружать в инфицированную систему дополнительные вредоносные программы. Затем создаёт временную папку, после чего активирует EncryptFileW API. Это позволяет вредоносу зашифровать все свои файлы и папки. Такая система защиты лишает экспертов не только возможности получить доступ к вредоносным файлам с другой операционной системы (например, Linux), но также не позволяет им использовать специализированное программное обеспечение, позволяющее анализировать содержимое вредоносных файлов.

Эксперты Symantec утверждают, что единственный способ получить доступ к содержимому вредоносных файлов - запустить вредонос на тестовом компьютере вручную

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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