«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает об успешном патентовании передовой технологии в области борьбы со спамом. Технология, запатентованная в России, обеспечивает быстроту и высокий уровень детектирования нежелательных сообщений в изображениях.

Современные системы фильтрации спама легко детектируют текстовый спам. Поэтому спамеры часто используют метод сокрытия текстов нежелательных сообщений в изображениях. Задача фильтрации графического спама значительно сложнее, чем текстового – в данном случае антиспам-система должна не только установить, является ли текст спамом, но и предварительно зафиксировать наличие самого текста в изображении.

Большинство методов выявления текста в изображениях основаны на машинном распознавании графических образов. Однако качественное машинное распознавание требует единообразия размеров, стилей и расположения считываемых символов. Данное ограничение используется спамерами, которые намеренно искажают и зашумливают изображения в целях затруднения и замедления процесса детектирования текстов.

Передовая технология «Лаборатории Касперского» предназначена для эффективного обнаружения текстов и спама в растровых изображениях без необходимости машинного распознавания графических образов. Такой подход обеспечивает высокую скорость детектирования и позволяет находить тексты практически на любом языке.

Новая антиспам-технология «Лаборатории Касперского» разработана Евгением Смирновым. Выдача патента на неё одобрена Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 13 января 2009 года.

В основе запатентованной технологии лежит вероятностно-статистический метод, согласно которому решение о том, содержит ли изображение текст, принимается на основании характера расположения вероятных графических образов слов и строк, а также содержания в них выявленных образов букв и слов. Наличие специальных фильтров обеспечивает устойчивость системы к шумовым элементам и разбиению текста рамками и линиями, а использование особого способа выявления строк – к таким встречающимся в графическом спаме искажениям, как повороты текста и написание его волной.

Кроме детектирования текста в изображениях, новейшая система способна эффективно определять, является ли обнаруженный текст спамом, сравнивая его сигнатуру с шаблонами спама, хранящимися в базе данных.

«С одной стороны, новый метод неплохо детектирует текст, который может быть написан почти на любом языке, – говорит автор изобретения Евгений Смирнов, руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского». – С другой стороны, мы не пытаемся прочитать текст машинным образом, что позволяет данному методу оставаться достаточно быстрым для возможности его применения в высокопроизводительном антиспам-фильтре «Лаборатории Касперского»».

«Это очень значимое изобретение для антиспам-индустрии, – заявляет руководитель направления патентования «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко. – Следует отметить, что для распознавания спама в виде обычных текстовых сообщений имеется много различных технических решений, а вот для распознавания текстового спама, внедрённого в изображение, решений очень мало и все они слишком сложные, поскольку сначала надо обнаружить наличие текста в изображении, а потом уже определить, относится ли этот текст к спаму. Решение Евгения Смирнова уникальное, отличается новизной и относится к уже новому уровню технологий, что и позволило нам отстоять права на это изобретение и получить патент».

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

Сегодня технологии «Лаборатории Касперского» используются по лицензии ведущими ИТ-компаниями мира, в том числе Microsoft, Bluecoat, Juniper Networks, Clearswift, Borderware, Checkpoint, Sonicwall, Websense, LanDesk, Alt-N, ZyXEL, ASUS и D-Link.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Через вредоносные Blender-файлы распространяют инфостилер StealC V2

Исследователи обнаружили новую кампанию «с российским следом», в рамках которой злоумышленники распространяют инфостилер StealC V2 через вредоносные файлы Blender, загруженные на крупные 3D-маркетплейсы вроде CGTrader. Blender позволяет выполнять Python-скрипты — они используются для автоматизации, кастомных панелей, ригов и аддонов.

Если у пользователя включена функция Auto Run, скрипты запускаются автоматически при открытии файла. Этим и пользуются атакующие: многие художники и моделлеры включают Auto Run ради удобства.

Специалисты Morphisec заметили, что вредоносные .blend-файлы содержат встроенный Python-код, который загружает лоадер с домена в Cloudflare Workers.

 

Далее загрузчик скачивает PowerShell-скрипт, который подтягивает два ZIP-архива — ZalypaGyliveraV1 и BLENDERX — с IP-адресов, контролируемых злоумышленниками.

Архивы распаковываются во временную папку, откуда создают LNK-файлы в автозагрузке для постоянства. Затем жертве подсовываются два компонента: основной инфостилер StealC и вспомогательный Python-стилер для подстраховки.

 

По данным Morphisec, атакующие используют последнюю версия второго поколения StealC — того самого, который ранее изучала Zscaler. Новый StealC заметно расширил функции:

  • крадёт данные из 23+ браузеров и поддерживает расшифровку паролей на стороне сервера, включая Chrome 132+;
  • поддерживает свыше 100 расширений криптокошельков и более 15 отдельных приложений;
  • ворует данные мессенджеров (Telegram, Discord, Tox, Pidgin), VPN-клиентов (ProtonVPN, OpenVPN) и почтовых программ, включая Thunderbird;
  • оснащён обновлённым механизмом обхода UAC.

При этом свежие версии StealC по-прежнему почти не детектируются антивирусами: Morphisec отмечает, что образец, который они изучали, не был распознан ни одним движком на VirusTotal.

Атака опасна тем, что 3D-маркетплейсы не могут проверять встроенный в файлы код. Художникам, аниматорам и моделлерам рекомендуется:

  • отключить автоматический запуск Python-скриптов: Blender → Edit → Preferences → снять галочку с Auto Run Python Scripts;
  • относиться к 3D-ассетам как к потенциально исполняемому коду;
  • скачивать файлы только у надёжных авторов или тестировать их в песочнице.

Злоумышленники явно ориентируются на профессиональное сообщество 3D-контента — и такая схема может оказаться особенно опасной для студий и фрилансеров, которые работают с большим количеством моделей из внешних источников.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru