Стеганография по-прежнему пользуется популярностью

Стеганография по-прежнему пользуется популярностью

Сотрудники компании Crowdstrike и подразделения Dell SecureWorks представили доклад на конференции Black Hat Europe. Они рассказали, что стеганография по-прежнему не забыта злоумышленниками и остается надежными методом сокрытия данных.

Сама идея стеганографии не нова — первое упоминание этого термина относится к 1499 году, и уже тогда под этим подразумевалась передача информации путем сохранения в тайне самого факта передачи. Как ни странно, в наши дни стеганография не получила широкого признания в среде киберпреступников, хотя нельзя сказать, чтобы к ней не прибегли вовсе – такие случаи были, пишет xakep.ru.

Теперь исследователи из Crowdstrike и Dell SecureWorks утверждают, что стеганография переживает новый, заметный виток популярности в хакерской среде, и приводят примеры. Один из наиболее свежих образчиков применения стеганографии – DDoS-инструмент Foreign. Бот прячет команды в стандартных сообщениях об ошибке протокола HTTP. Foreign парсит страницу и сталкивается с обычной, на первый взгляд, ошибкой 404. На самом деле, в ошибке сокрыта C&C команда, закодированная с применением Base64 и спрятанная между тегами comment. Отследить такой обмен данными с командным сервером крайне затруднительно.

Также исследователи рассказали о даунлоудере Lurk, который скачивает на зараженные машины клик-фрод программы. Lurk впервые был замечен аналитиками еще в 2014 году, и тогда же даунлудер уличили в том, что он прячет URL, с которых получает контент, в .bmp файлах, то есть в картинках.

Банковская малварь Gozi (также известная как Vawtrak, Neverquest или Snifula) начала использовать стеганографию в начале текущего года и применяет ее в качестве «резервного механизма для получения URL, с которых может скачать файл конфигурации». Авторы трояна невероятно изобретательны, потому как зашифрованная информация хранится в файлах favicon.ico, которые хостятся в Tor. Об этом примечательном случае мы рассказывали весной текущего года.

Кроме того, в поле зрения исследователей попал вредонос Stegoloader, который работает по схожей с Lurk схеме. Малварь полагается в работе на специальный модуль, который скачивает изображения PNG, содержащие вредоносный код. В основном Stegoloader похищает системную информацию, но также может использоваться для загрузки дополнительных модулей, а после – для получения доступа к документам, списку установленных программ, кражи истории браузера и установки дополнительной малвари, которая, в свою очередь, похищает пароли.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru