POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

Новый вредонос, атакующий POS-терминалы, имеет очень маленький размер, при этом, как сообщают исследователи, зловред способен совершать целый спектр вредоносных действий на зараженных устройствах.

Получивший имя PinkKite POS-¬вредонос был обнаружен в прошлом году, он был частью масштабной вредоносной кампании, которая закончилась в декабре. Впервые PinkKite был подробно описан на прошлой неделе в рамках саммита «Лаборатории Касперского» Security Analyst Summit (SAS).

По образцу таких вредоносных программ, как TinyPOS и AbaddonPOS, PinkKite имеет очень маленький размер (меньше 6 килобайт), что использует для обхода различных антивирусных решений. Однако, несмотря на такие скромные размеры, PinkKite может собирать информацию из памяти (memory-scraping).

Согласно исследовавшим эту программу экспертам, вредонос использует захардкоденный двойной шифр XOR для шифрования номеров кредитных карт. Также в PinkKite присутствуют механизмы укоренения в системе, а командный сервер (C&C) используется для фильтрации данных.

Распространяется PinkKite по следующей схеме — злоумышленники заражают систему, а затем исследуют всю внутреннюю сеть атакуемой компании, используя PsExec. После этого киберпреступники с помощью Mimikatz извлекают учетные данные из службы LSASS, а потом пожключаются к взломанным системам для кражи данных кредитных карт через сеанс удаленного рабочего стола (RDP).

Специалисты обнаружили, что PinkKite пытается замаскироваться под легитимную программу системы Windows, для чего использует такие имена, как Svchost.exe, Ctfmon.exe и AG.exe. После изъятия данных кредитных карт из системной памяти PinkKite проверяет их карт, используя алгоритм Луна.

Киберпреступники действовали достаточно умело, их действия остались бы незамеченными, если бы атакуемую организацию не предупредили о том, что данные кредитных карт клиентов продаются на черном рынке.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru