Хакеры Crooks взломали серверы Microsoft для добычи Monero

Хакеры Crooks взломали серверы Microsoft для добычи Monero

Хакеры Crooks взломали серверы Microsoft для добычи Monero

Исследователи из ESET обнаружили вредоносную кампанию, заразившую сотни веб-серверов Windows. По мнению экспертов, хакерская группа, стоящая за атакой, за три месяца добыла криптовалюты Monero (XMR) на сумму более 63 000 долларов.

Хакеры Crooks модифицируют находящийся в открытом доступе исходный код и используют известную уязвимость переполнения буфера (CVE-2017-7269) в Microsoft IIS 6.0 для установки майнера на уязвимые серверы Windows.

«Одна из таких атак активна, по крайней мере, с мая 2017. Ее цель заключается в том, чтобы использовать вычислительную мощность серверов для майнинга Monero (XMR). Для этого злоумышленники модифицировали легитимное программное обеспечение с открытым исходным кодом для добычи криптовалюты. В течение трех месяцев мошенники создали ботнет из нескольких сотен зараженных серверов и добыли Monero на сумму 63 000 долларов» - говорится в отчете, опубликованном ESET.

Уязвимость CVE-2017-7269 пользуется большой популярностью у киберпреступников. Несмотря на то, что брешь не затрагивает новые версии Microsoft Internet Information Services, непропатченных серверов все еще много. Чтобы снизить риск кибератак, можно отключить службу WebDAV при установке IIS 6.0.

Crooks сосредоточились на Monero из-за хорошей рентабельности и конфиденциальности, группировка использует на серверах процессоры и GPU для добычи, что не требует специального оборудования.

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