Появился новый вирус-гибрид

Появился новый вирус-гибрид

PandaLabs зафиксировала за последние дни рост числа инфекций вирусом Sality.AO, а также случаи заражения новыми вариантами данной угрозы при использовании подобной технологии. В связи с этим лаборатория PandaLabs советует пользователям быть готовыми к возможной массовой атаке.

Sality.AO – это вирус, который сочетает характеристики традиционных вирусов (заражение файлов и нанесение вреда как можно большему количеству компьютеров) и новых вредоносных программ, которые нацелены на получение финансовой выгоды кибер-преступниками. 

Вирус Sality.AO использует некоторые технологии, которые не наблюдались уже давно, такие как аварийное обесточивание (EPO) или резонатор (Cavity). Эти технологии связаны со способом видоизменения исходного файла для его заражения, тем самым значительно усложняя процессы обнаружения этих изменений и восстановления файлов. Аварийное обесточивание позволяет части правильного файла запуститься до начала заражения, из-за чего обнаружить вредоносное ПО становится трудной задачей. При помощи резонатора происходит встраивание кода вируса в пустые области нормального файла, что делает сложным обнаружение и восстановление зараженных файлов.

Данные технологии намного сложнее тех, которые можно реализовать с использованием автоматизированных инструментов для создания вредоносного ПО, при помощи которых за последнее время стремительно увеличивается количество интернет-угроз. Используемые для вируса Sality.AO технологии предполагают наличие больших навыков и глубоких знаний при программировании вредоносного кода.

В дополнении к техникам, встречающимся в ранних вредоносных кодах, Sality.AO содержит серию характеристик новых вредоносных направлений, такие как соединение через IRC-каналы для получения удаленных команд, что потенциально позволяет превратить компьютер в "зомби". Подобные компьютеры-зомби могут использоваться для рассылки спама, распространения вредоносного ПО и DOS-атак для отказа в обслуживании и прочее.

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