Вымогатель TeslaCrypt нацелен на геймеров из России

Вымогатель TeslaCrypt нацелен на геймеров из России

Международная антивирусная компания ESET предупреждает о распространении вымогателя-шифратора TeslaCrypt, нацеленного на пользователей популярных игр.  По данным вирусной лаборатории ESET, большинство заражений этим вредоносным ПО за февраль и март приходится на российских пользователей. 

Авторы трояна используют всевозможные подходы для заражения пользователей: от спам-рассылки с инфицированным вложением до рассылок сообщений с вредоносной ссылкой в мессенджерах. Ссылки ведут на скомпрометированный сайт на Wordpress, который в свою очередь перенаправляет пользователя на страницу с эксплойт-китом Angler. 

В большинстве случаев заражение происходит незаметно для пользователя. Оно проходит в фоновом режиме и не детектируются до момента, пока файлы на компьютере не будут зашифрованы и не появится сообщение с требованием выкупа. 

Согласно инструкции, жертва должна установить Torbrowser, чтобы воспользоваться сетью Tor, перейти по указанному адресу и выкупить зашифрованные файлы. 

Вымогатель требует большой выкуп – 580 евро при оплате биткоинами и 1 000 долларов при оплате через Paypal. «Видимо, они подстраховываются на случай, если Paypal отследит мошеннические действия и заблокирует операцию», – говорит аналитик ESET Джозеф Альборс. 

TeslaCrypt способен шифровать 185 типов файлов, в том числе данные популярных видеоигр: Call of Duty, Minecraft, StarCraft 2, Skyrim, World of Warcraft, League of Legends, World of Tanks, файлы клиента Steam и др.

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