Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Появился Python-код, автоматически ищущий уязвимые устройства с помощью поисковика Shodan.io, после нахождения таких устройств вредонос использует базу эксплойтов Metasploit для взлома и проникновения в систему.

Этот вредоносный код был опубликован на этой неделе на GitHub пользователем под именем Vector, инструмент получил имя AutoSploit. Как утверждают специалисты, AutoSploit способен невероятно упростить массовый взлом, сделав его доступным для каждого.

«Доступные модули Metasploit были выбраны для облегчения удаленного выполнения кода и попыток получить обратные TCP-оболочки или сеансы Meterpreter», — поясняется на GitHub.

Поскольку атаки такого рода могут привести к возникновению юридических проблем, пользователь, разместивший AutoSploit, также предупреждает, что «запуск такого кода с машины, которую легко выследить — не самая лучшая идея».

На данный момент эксперты очень обеспокоены массовым использованием такого инструмента малообразованными киберпреступниками, которых иногда называют скрипт киддиз.

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