Банковский троян Zeus теперь подменяет поисковую выдачу Google

Банковский троян Zeus теперь подменяет поисковую выдачу Google

Банковский троян Zeus теперь подменяет поисковую выдачу Google

Исследователи Cisco Talos проанализировали образец банковского трояна Zeus Panda, отличительной чертой которого является использование SEO для внедрения своих злонамеренных ссылок в поисковую выдачу по ключевым словам, связанным с банковским сектором.

Эксперты отмечают, что это довольно необычный механизм распространения вредоносной программы, позволяющий киберпреступникам быстро получить учетные данные, информацию о банковских услугах и кредитных карточках пользователей.

«Это еще один пример того, как злоумышленники регулярно совершенствуют свои методы. В этих условиях организациям и обычным пользователям крайне важно быть в курсе таких вредоносных техник, чтобы обеспечить надлежащую защиту», - пишет Cisco.

Первоначальный вектор, используемый злоумышленниками в этой кампании, опирается на определенный набор ключевых слов, которые, предположительно, будут задействованы потенциальными целями. Благодаря уязвимым веб-серверам, киберпреступники смогли обеспечить выдачу своих ссылок на довольно высоких позициях в таких поисковиках, как Google. Это увеличивает риск того, что потенциальные жертвы перейдут по таким ссылкам.

На скриншоте ниже приведен пример ключевых слов, которые взяли в оборот злоумышленники:

В большинстве случаев злоумышленникам удавалось отображать свои ссылки несколько раз на одной странице. Образец вредоносных результатов, возвращаемых Google, приведен на рисунке ниже:

Используя скомпрометированные бизнес-сайты, получившие положительные рейтинги, киберпреступники смогли сделать свои ссылки в поисковой выдаче легитимными.

Атакующие нацелились на многочисленные группы ключевых слов, большинство из которых были привязаны к банковской или финансовой информации. Вот некоторые примеры:

  • "nordea sweden bank account number"
  • "al rajhi bank working hours during ramadan"
  • "how many digits in karur vysya bank account number"
  • "free online books for bank clerk exam"
  • "how to cancel a cheque commonwealth bank"
  • "salary slip format in excel with formula free download"
  • "bank of baroda account balance check"
  • "bank guarantee format mt760"
  • "free online books for bank clerk exam"
  • "sbi bank recurring deposit form"
  • "axis bank mobile banking download link"

По вредоносным ссылкам пользователей ожидает новая версия банковского трояна Zeus Panda, похищающего учетные данные. В этой версии хакеры улучшили защиту от обнаружения и оснастили вредоноса другими более совершенными функциями.

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