Symantec: осторожно, Stuxnet может воскреснуть после дезинфекции

Symantec: осторожно, Stuxnet может воскреснуть после дезинфекции

Сотруднику корпорации Symantec удалось обнаружить еще один способ распространения червя Stuxnet. Выяснилось, что направленная против промышленных систем управления вредоносная программа использует прием, который не только способствует ее дальнейшему размножению, но и теоретически позволяет ей повторно инфицировать компьютеры даже после проведенной очистки.



Stuxnet уже успел завоевать репутацию одного из наиболее изощренных и  технически совершенных образцов вирусописательского "искусства". Этому поспособствовали и эксплуатация им четырех zero-day уязвимостей, и использование целого ряда иных, более традиционных векторов проникновения (самокопирование на USB-носители, размножение через ресурсы сети и т.д.), и явная нацеленность на разработанные компанией Siemens системы управления промышленными объектами. Последнее позволило журналистам сравнить Stuxnet с управляемой ракетой, которая поражает лишь цели, соответствующие определенным (и весьма узким) критериям.


Теперь же исследователь из компании Symantec Николя Фальер обнаружил, что в арсенале Stuxnet есть еще один способ распространения - инфицирование файлов Step7, которые используются администраторами для конфигурирования программного обеспечения Siemens. Вредоносная программа ищет на пораженном компьютере все файлы этого типа и немедленно добавляет к ним свое содержимое; впоследствии, если такой файл будет отправлен на исполнение, он вызовет повторное инфицирование.  


"В список векторов самораспространения Stuxnet потребуется добавить еще один пункт - способность заражать файлы проектов и запускаться при их открытии", - написал г-н Фальер в своем блоге. - "Мы советуем операторам и программистам соблюдать осторожность при использовании проектных файлов, исходящих из недоверенных источников - например, форумов в Интернете, - однако теперь и доверенная сторона, если ее информационная система была поражена Stuxnet, вполне может оказаться источником заражения."


Подобный прием может быть особенно эффективен, если файлы Step7 расположены на центральном сервере и оттуда поступают на другие машины в сети. Если Stuxnet удастся проникнуть на центральный компьютер, то с его помощью он сможет попасть на все вторичные серверы и рабочие станции, которые к нему подключены.


Также г-н Фальер предупредил, что эта технология потенциально может защитить Stuxnet от полного уничтожения. "Если инфицированный проект будет восстановлен из резервного хранилища, то уже очищенные от вредоносного программного обеспечения компьютеры могут быть заражены вновь. Соответственно, администраторам следует быть внимательными и осторожными при восстановлении таких объектов из резервных копий", - указал он.


The Register

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