SecureWorks предупреждает о новой версии трояна BlackEnergy

SecureWorks предупреждает о новой версии трояна BlackEnergy

Группа злоумышленников использует новую версию трояна BlackEnergy для кражи паролей к системам онлайн-банкинга ряда российских и украинских банков. Об этом рассказал Джо Стюарт (Joe Stewart) из SecureWorks на конференции FIRST. BlackEnergy в свое время был хорошо известен как DDoS-троян. Однако в августе 2008 года появился новый троянский инструментарий, который Стюарт называет BlackEnergy 2. Он имеет много общего с предшественником и явно написан тем же человеком, однако представляет собой значительно более сложную и гибкую программу.

Одной из отличительных особенностей BlackEnergy 2 является система плагинов, которая позволяет ему выполнять на зараженных компьютерах самые разные действия. Более того, разработкой плагинов может заниматься кто угодно, имеющий в своём распоряжении копию этого тулкита.

У Стюарта такой копии не было, он изучал лишь конечные исполняемые модули, поэтому в некоторых случаях ему приходилось строить догадки. В частности, он полагает, что набор плагинов "по умолчанию" включает три модуля для DDoS-атак, совместный функционал которых соответствует возможностям первого BlackEnergy.

Однако в руки исследователя попали и другие, менее распространенные плагины. Один из них предназначен для рассылки спама, а два других используются для кражи денег со счетов "большого количества российских и украинских банков". О каких именно банках идёт речь, Стюарт не уточняет, однако говорит, что всех этих системах онлайн-банкинга используется Java-апплет, который загружает со съёмного носителя пользовательский приватный ключ, необходимый для аутентификации.

Если вы работаете со своим банком по такой схеме, проверьте, не начинается ли файл с вашим приватным ключом с последовательности символов "iBKS". Открытие именно таких файлов очень интересует банковский плагин knab (модуль "ibank.dll"). Кроме того, он следит за набираемыми пользователем зараженного компьютера паролями, которые отсылает своим хозяевам вместе с URL-ом страницы с формой логина. Стюарт отмечает, что этот плагин внедряется в процессы iexplore.exe, firefox.exe, flock.exe, opera.exe и java.exe.

Второй плагин, kill, используется в паре с knab. Когда злоумышленники получают необходимую им информацию (логин,пароль и приватный ключ) и собираются использовать её для опустошения банковского счёта, они дают команду на порчу всех разделов жестких дисков компьютера жертвы с последующим выключением системы, с тем чтобы пользователь не смог какое-то время подключиться к своему счету.

Источник

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