Религиозное видео с YouTube использовалось в качестве приманки для заражения пользователей

Религиозное видео с YouTube использовалось в качестве приманки для заражения пользователей

PandaLabs, лаборатория по обнаружению и анализу вредоносных программ от компании Panda Security, обнаружила новый вредоносный код Banker.LSL, который использует видео с пасхальной тематикой для заражения пользователей с последующей кражей денег с их счетов в интернет-банках. 

Во время запуска показывается видео, в то время как на компьютер пользователя устанавливается вредоносная программа. Троян Banker.LSL специально разработан для кражи паролей доступа к банковским онлайн-сервисам. Он перехватывает управление и считывает информацию с клавиатуры, отслеживает движения мышки и ее клики, перехватывает скриншоты открытых веб-страниц и считывает информацию, которую пользователь вводит при заполнении различных веб-форм (форма авторизации, анкеты и пр.).

Троян загружает на ПК пользователя набор текстовых файлов, в которых он сохраняет перехваченную информацию, а потом пытается их отправить на специальную веб-страницу.

“Пользователи должны быть очень осторожны, так как этот тип трояна обычно распространяется с электронными сообщениями, а также с ним можно столкнуться при попытке скачать в интернет-форумах какое-либо видео с YouTube. В результате этого на компьютер пользователя загружается троян. В этом случае троян в момент заражения пользователя отображает видео, чтобы не вызвать у пользователя никаких подозрений”, - объясняет Луис Корронс, Технический директор PandaLabs. 

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