Шифровальщик запугивает пользователей, притворяясь более мощным зловредом

Шифровальщик запугивает пользователей, притворяясь более мощным зловредом

«Лаборатория Касперского» обнаружила необычного троянца-шифровальщика, выдающего себя за другую вредоносную программу. Речь идет о TeslaCrypt 2.0 – новой версии зловреда, прослывшего грозой геймерского мира и требующего 500 долларов США за ключ для декодирования зашифрованных файлов.

В основном от вымогательств этой программы пострадали пользователи в США и Германии, однако угроза не обошла стороной и Россию, которая оказалась в первой десятке стран с наибольшим количеством заражений.

Аналитики «Лаборатории Касперского» наблюдают за этим зловредом с начала года: первые образцы TeslaCrypt были обнаружены в феврале 2015 года, и с тех пор шифровальщик претерпел несколько изменений. В последней версии программа требует выкуп путем демонстрации своим жертвам HTML-страницы, целиком скопированной с другого широко известного вымогателя – CryptoWall 3.0. Возможно, злоумышленники хотели таким образом продемонстрировать серьезность своих намерений, ведь до сих пор файлы, зашифрованные CryptoWall, не поддаются расшифровке.

Свой нечестный заработок киберзлоумышленники собирают при помощи криптовалюты: при каждом заражении TeslaCrypt генерирует новый уникальный адрес Bitcoin и секретный ключ для приема платежей от конкретного пострадавшего. Отличительной особенностью этого зловреда является то, что он заражает типичные игровые файлы, например, файлы сохранений, пользовательских профилей, записанных повторов игр и т.д. Любопытно, что TeslaCrypt 2.0 не шифрует файлы размером более 268 Мб.

«TeslaCrypt, охотник за геймерами, склонен к обману и запугиванию пользователей. Например, в предыдущих версиях, жертве сообщалось, что файлы зашифрованы при помощи знаменитого алгоритма RSA-2048, который на сегодняшний день не может быть взломан. Таким образом, вероятно, злоумышленники хотели заставить пользователя поверить, что у него нет другой альтернативы, кроме как заплатить выкуп. На самом же деле этот алгоритм злоумышленники не применяли, – рассказывает Фёдор Синицын, антивирусный аналитик «Лаборатории Касперского». – Обновленная версия TeslaCrypt 2.0 убеждает жертву, что перед ним несокрушимый CryptoWall. Однако все ссылки ведут на сервер TeslaCrypt – отдавать конкурентам деньги жертв никто из авторов этого зловреда явно не планирует».

Для того чтобы избежать потери данных в результате атаки TeslaCrypt 2.0, пользователям рекомендуется:

  • осуществлять регулярное резервное копирование всех важных файлов, а копии хранить на носителях, физически отключаемых сразу после завершения бэкапа;
  • вовремя обновлять ПО, в особенности плагины браузера и сам браузер, поскольку зловред распространяется через эксплойт-паки, использующие уязвимости в софте;
  • установить антивирусный продукт последней версии с обновленными базами и активированными модулями защиты.

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