Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Исследователи лаборатории Bitdefender проанализировали недавно анонсированное вымогательское вредоносное ПО Linux.Encoder.1, осуществляющее шифрование данных на серверах с Linux и FreeBSD, и нашли в нём серьёзный промах в организации процесса шифрования, позволяющий расшифровать данные без получения приватного ключа RSA.

Результаты анализа послужили основой для написания Python-скрипта, автоматизирующего расшифровку и восстановление данных.

Напомним, что метод сокрытия данных Linux.Encoder.1 сводится к генерации ключа для алгоритма симметричного шифрования AES, шифрование файлов при помощи AES, а затем шифровании ключа AES при помощи открытого ключа на основе асимметричного алгоритма RSA. Таким образом, для того чтобы расшифровать конечные файлы необходимо знать ключ для алгоритма AES, который зашифрован методом RSA, а для расшифровки требуется получить закрытый ключ RSA. Алгоритм AES применяется для конечных файлов в силу высокой производительности, в то время как RSA ограничивается только шифрованием ключей AES из-за большой ресурсоёмкости, сообщает opennet.ru.

Суть ошибки разработчиков вредоносного ПО в том, что они использовали некриптостойкий генератор случайных чисел и оставили неизменным время модификации файла, т.е. данные о векторе инициализации AES. Оставленной информации оказалось достаточно для восстановления исходного ключа AES и позволило обойтись без дешифровки ключа с использованием метода RSA. Случайные значения для ключей и векторов инициализации получались через вызов rand() из стандартной библиотеки, который использует генератор псевдослучайных чисел, отталкивающийся от текущего системного времени. Системное время шифрования было сохранено в метаданных файла (время модификации файла), что позволяет восстановить состояние генератора случайных чисел и симулировать процесс формирования ключа на момент вредоносного шифрования.

Кроме того, стали известны подробности поражения серверов вредоносным шифровальщиком. Linux.Encoder.1 проникал в систему эксплуатируя уязвимость в платформе электронной коммерции Magento, позволяющую атакующему выполнить произвольный PHP-код на сервере.

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