Группа хакеров использует вредоносную программу под Mac для кражи данных

Группа хакеров использует вредоносную программу под Mac для кражи данных

Группа хакеров использует вредоносную программу под Mac для кражи данных

Кибершпионская группа, связанная с Ираном использует вредоносную программу под названием MacDownloader для кражи учетных и других данных с компьютеров Mac.

MacDownloader, который часто маскируется злоумышленниками под обновление Flash Player и утилиту от Bitdefender, был создан в конце 2016 года. Большая часть его кода была скопирована с других реализаций, эксперты считают, что этот вредонос может быть первой попыткой любителя разработчика создать вредоносную программу.

На момент, когда эксперты проводили анализ MacDownloader не детектировался ни одним из антивирусов на VirusTotal. Однако сейчас ситуация изменилась – около десятка антивирусов пометили замаскированные под Flash Player и Bitdefender образцы как вредоносные.

Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что MacDownloader связан с Charming Kitten, группой иранских киберпреступников, известной попытками собрать нужную им информацию через социальные сети.

После того, как вредонос попадает на устройство, он начинает собирать информацию о системе, сюда входит информацию о процессах, приложениях и паролях, хранящихся в Keychain. Стоит отметить, что вредоносные программы под Windows, принадлежащие этой же группе хакеров, действуют по схожему сценарию – собирают сохраненные учетные данные и историю браузеров Chrome и Firefox.

Код MacDownloader показывает, что разработчики пытались реализовать удаленное обновление и механизмы защиты от удаления вредоноса, но эти возможности не являются функциональными.

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