Вредоносная кампания кейлоггеров заразила более 2 000 WordPress-сайтов

Вредоносная кампания кейлоггеров заразила более 2 000 WordPress-сайтов

Вредоносная кампания кейлоггеров заразила более 2 000 WordPress-сайтов

Исследователи обнаружили более 2 000 сайтов на WordPress, зараженных кейлоггером, который загружается на странице входа в систему WordPress и устанавливает скрипт для майнинга криптовалюты.

Эксперты уже наблюдали подобную вредоносную кампанию в начале декабря 2017 года. Схема атаки достаточно проста — злоумышленники атакуют старые версии тем, плагинов и самого движка WordPress эксплойтом, пытающимся использовать уязвимости для внедрения вредоносного кода.

Сам вредоносный код состоит из двух частей. Для страницы входа в систему администратора код загружает кейлоггер, размещенный на стороннем домене. В качестве второй составляющей мошенники загружают популярный скрипт Coinhive, используемый для добычи Monero с помощью посетителей таких сайтов.

Киберпреступники загружают кейлоггер с домена cloudflare[.]solutions. Согласно опубликованному вчера компанией Sucuri отчету, мошенники теперь загружают кейлоггер из трех новых доменов: cdjs[.]online, cdns[.]ws и msdns[.]online. На основе данных, полученных от PublicWWW, более 2 000 сайтов загружают скрипты из этих трех доменов.

Владельцам веб-сайтов на WordPress рекомендуется чаще проверять наличие обновлений движка, плагинов и тем. Также нелишним будет проверять код сайта на наличие подозрительных скриптов.

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