Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Киберпреступники могут упаковывать вредоносные программы в файлы с цифровой подписью, не нарушая ее, это позволяет обойти детектирование антивирусной продукцией, предупреждают эксперты.

В официальном документе, представленном на конференции Black Hat USA 2016, исследователи Deep Instinct показали, что можно скрыть вредоносный файл внутри другого файла с возможностью выполнения, не нарушая при этом структуру (без шифрования основных разделов файла).

Авторы вредоносных программ постоянно ищут новые способы обхода детектирования антивирусными средствами. Часто они прибегают к таким способам как упаковщики или различные техники шифрования, потому что антивирусы способны обнаружить вредоносный контент только тогда, когда есть возможность его распаковать, если он в сжатом или зашифрованном виде. Исследователи утверждают, что обнаруженный ими недавно метод решает проблему детектирования.

Упаковщики были созданы не только для того, чтобы уменьшить размер, занимаемый файлами на диске, но и затруднить обратный инжиниринг (reverse engineering) исполняемых файлов. Несмотря на их изначальную цель, упаковщики вскоре стали инструментом в руках авторов различных вредоносных программ. По подсчетам экспертов, до 80% вредоносных программ используют упаковщики и методы сжатия.

Большинство создателей вредоносных программ используют известные упаковщики, для которых есть обратные решения (распаковщики, unpackers), используемые разработчиками антивирусных решений в процессе сканирования. Тем не менее, существует ряд вредоносных приложений, которые пользуются упаковщиками, сделанными на заказ и неизвестными производителям антивирусных программ.

Windows использует технологию Authenticode для проверки происхождения и целостности двоичных файлов и сертификаты X.509 v3, чтобы привязать подписанный Authenticode двоичный файл к определенному издателю программного обеспечения.

Чтобы проверить целостность файла и убедиться, что он не был подделан, Windows также вычисляет его хэш и сравнивает его с хэшем, указанным в структуре SignedData. Тем не менее, исследователи обнаружили, что можно внедрить код без изменения сертификата.

«Поскольку Windows исключает три поля из вычислений хэша, мы можем вводить данные в таблицу сертификатов, не повреждая сертификат файла. Добавляя вредоносный контент в конец таблицы сертификатов, можно изменить файл без последствий» - утверждают исследователи.

По словам исследователей, этот метод позволяет вредоносному файлу пройти проверку антивирусными решениями, даже если он не использует шифрование. Таким образом, можно прятать вредоносный контент внутри других файлов.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru