Сайты научились скрытно майнить даже после закрытия вкладки

Сайты научились скрытно майнить даже после закрытия вкладки

Сайты научились скрытно майнить даже после закрытия вкладки

Исследователи в области безопасности обнаружили новую технику, которая позволяет недобросовестным веб-сайтам добывать валюту, используя процессоры пользователей, даже после того, как пользователь закрыл окно такого сайта.

Майнинг криптовалюты на данный момент очень популярен, злоумышленники пытаются заработать, используя процессоры ничего не подозревающих пользователей. Один из исследователей недавно задокументировал 2500 сайтов, активно работающих с криптоватизационным кодом в браузерах.

Однако был один недостаток, очень мешающий злоумышленникам добывать криптовалюту за счет пользователей — майнинг прекращается, как только посетитель покидает страницу или закрывает окно.

Теперь же эксперты Malwarebytes наткнулись на метод, позволяющий продолжать добычу криптовалюты даже после того, как пользователь закроет вкладку злонамеренного сайта. Принцип работы такого метода заключается в том, что вредоносный скрипт открывает всплывающее окно, которое скрывается за часами на панели задач Microsoft Windows. Окно остается открытым неограниченное время, пока пользователь не предпримет специальные действия, чтобы закрыть его.

Специалисты опубликовали GIF-изображение, демонстрирующее работу этого скрытого способа майнинга:

«Обнаружить такой способ скрытого майнинга довольно трудно, так как он ловко маскируется. Закрытия браузера уже недостаточно, пользователи должны будут запустить диспетчер задач, чтобы убедиться, что не осталось процессов, использующих ресурсы их компьютеров», — пишет в блоге Malwarebytes ведущий аналитик Жером Сегура (Jérôme Segura).

Вредоносная цепочка имеет следующий вид — загружается страница, размещенная на elthamely[.]com, затем загружаются ресурсы из сети доставки контента Amazon cloudfront.net. После этого извлекается полезная нагрузка из дома hatevery[.]info.

За счет сокращения вычислительных математических операций злоумышленники пытаются скрыть факт майнинга, это дает шанс добыче остаться незамеченной для пользователя.

На данный момент способ был проверен на последней версией Chrome, работающей на последних версиях Windows 7 и Windows 10.

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