Новое кибероружие использовалось в атаках против госучреждений Ирана

Новое кибероружие использовалось в атаках против госучреждений Ирана

Специалисты международной антивирусной компании ESET выполнили анализ новой вредоносной программы Dino, использовавшейся в направленных кибератаках против госучреждений Ирана. Dino разработан кибергруппой Animal Farm, на что указывают характерные для данных авторов участки исполняемого кода и используемые алгоритмы.

Группировка была впервые упомянута в докладе канадской организации Communications Security Establishment (CSE), посвященном Эдварду Сноудену. По мнению CSE, за деятельностью Animal Farm стоят спецслужбы Франции.

Ранее антивирусные компании обнаружили несколько вредоносных программ, созданных этой кибергруппой: сложный инструмент для разведывательных операций Casper, бэкдор Bunny, шпионское ПО Babar.

Dino представляет собой сложный бэкдор, написанный на языке С++ и использующий модульную архитектуру. Исполняемый файл, изученный аналитиками ESET, содержит множество информационных сообщений, позволяющих предположить, что программа разработана франкоговорящими специалистами.

Исследованный файл Dino использовался в 2013 году в направленных кибератаках против Ирана. Исходный вектор заражения неизвестен, однако аналитики ESET считают, что Dino был установлен другой вредоносной программой, поскольку содержит только процедуры по удалению себя из системы, в то время как аналогичная процедура установки отсутствует.

Dino может получать и выполнять в зараженной системе ряд команд злоумышленников. Особый интерес представляет команда «search», позволяющая осуществлять поиск файлов по задаваемым характеристикам. Аналитики ESET полагают, что основное назначение Dino – кража данных с последующей их отправкой на удаленный сервер (exfiltration).

Сложность вредоносного ПО Dino свидетельствует о высоком уровне технической подготовки его авторов. В частности, атакующие использовали специальные структуры данных и собственную файловую систему для хранения данных конфигурации и файлов.

Большинство пострадавших от кибератаки с применением Dino находится в Иране. В числе жертв Министерство иностранных дел Ирана, Иранский университет науки и технологий, Организация по атомной энергии Ирана и другие государственные учреждения.

Детальный технический анализ бэкдора Dino представлен в официальном блоге ESET на Хабрахабр.

Команды, исполняемые Dino в зараженной системе:

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