Новый ботнет Masuta использует уязвимость D-Link

Новый ботнет Masuta использует уязвимость D-Link

Новый ботнет Masuta использует уязвимость D-Link

Исследователи в области безопасности полагают, что автор ботнета Satori снова взялся за дело, на этот раз атакуя маршрутизаторы для создания ботнета, получившего название Masuta.

Согласно анализу NewSky, есть два варианта этой атаки. Первый вариант, получивший имя Masuta, опирается на стандартный поиск IoT-устройств с учетными данными по умолчанию. Второй вариант, названный PureMasuta, эксплуатирует старую ошибку сетевого администрирования.

Эта ошибка была обнаружена еще в 2015 году Крейгом Хеффнером в протоколе администрирования домашней сети D-Link.

«Используемая вредоносом уязвимость позволяет обойти проверку подлинности, используя специально созданный SOAP-запрос — hxxp://purenetworks.com/HNAP1/GetDeviceSettings. Кроме того, возможно выполнение системных команд (приводящих к произвольному выполнению кода) из-за неправильной обработки строк. Следовательно, можно сформировать запрос SOAP, который сначала обходит аутентификацию, а затем вызывает произвольное выполнение кода», — пишет команда NewSky.

Если у вас есть уязвимое устройство — например, AC300 от D-Link, убедитесь, что на нем установлена прошивка новее чем 2015 года.

В декабре мы писали, что маршрутизаторы Huawei используются для создания ботнета OKIRU/SATORI. А в январе стало известно, что ботнет Satori теперь атакует устройства для майнинга Ethereum.

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