ESET: у червя Stuxnet появились преемники

ESET: у червя Stuxnet появились преемники

Компания ESET, сообщает о выявлении новых вредоносных программ, использующих уязвимость в программной оболочке Windows Shell при обработке LNK-файлов (LNK/Exploit.CVE-2010-2568). Также зафиксированы новые способы распространения подобных угроз.

Вирусная лаборатория ESET фиксирует постоянный рост заражений червем Win32/Stuxnet. Выполнение вредоносного кода происходит благодаря наличию уязвимости в программной оболочке Windows Shell, связанной с отображением специально подготовленных LNK-файлов.

Как и прогнозировали вирусные аналитики ESET, создание Win32/Stuxnet вызвало появление новых вредоносных программ, а также модификаций уже известного злонамеренного ПО, использующего данную уязвимость. Для обнаружения подобных угроз специалисты вирусной лаборатории ESET создали отдельный класс сигнатур - LNK/Autostart.

C помощью технологии раннего обнаружения ThreatSense.Net уже удалось выявить и другие программы, использующие уязвимость в Windows Shell. Речь идет о семействе Win32/TrojanDownloader.Chymine, которое относится к классу downloader-угроз. При установке на компьютер данная программа скачивает кейлоггер Win32/Spy.Agent.NSO, регистрирующий каждое нажатие клавиши на клавиатуре.

Аналогичным образом происходит распространение трояна-downloader - Win32/Autorun.VB.RP, который также устанавливает на ПК вредоносное ПО. Кроме того, вирусными аналитиками было выявлено несколько модификаций вируса Win32/Sality, а также троянской программы Zeus, которые используют данную уязвимость. По данным ESET, Sality постоянно присутствует в десятке наиболее распространенных угроз в мире и может выполнять функции как трояна-загрузчика, так шпиона или кейлоггера. На счету Zeus миллионы зараженных компьютеров, объединенных в ботнет.

На сегодняшний день распространение угроз, использующих уязвимость в Windows Shell, осуществляется не только через USB-носители. Теперь заражение может происходить через общие сетевые папки, а также благодаря специально сформированным файлам для офисного пакета Microsoft. Кроме того, сервер злоумышленников, с которого распространяется вредоносная программа, может формировать адрес web-страницы определенного вида, посредством которого компьютер может быть атакован через браузер.

«Ежедневно мы фиксируем несколько тысяч новых заражений Win32/Stuxnet - отмечает Александр Матросов, руководитель Центра вирусных исследований и аналитики компании ESET. – При этом страдают не только промышленные предприятия, но и домашние пользователи. И в ближайшее время мы прогнозируем рост числа вредоносных программ, использующих уязвимость в программной оболочке Windows Shell при обработке LNK-файлов».

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