Новый банковский троян использует Microsoft SQL Server для связи с CC

Новый банковский троян использует Microsoft SQL Server для связи с CC

Новый банковский троян использует Microsoft SQL Server для связи с CC

Команда исследователей из IBM X-Force обнаружила новый банковский троян, написанный на Delphi. Вредонос получил имя MnuBot, его отличительной особенностью является использование Microsoft SQL Server для связи с командным центром C&C.

Атака MnuBot состоит из двух этапов, за осуществление которых отвечают два основных компонента. На первом этапе вредонос ищет файл Desk.txt в папке %AppData%Roaming.

Если файл отсутствует, MnuBot создает его, после чего создает также новый рабочий стол и переключает рабочее пространство на него.

MnuBot постоянно отслеживает имя активного окна на новом рабочем столе, сверяя его со списком банков, который находится в конфигурации трояна. После этого — если троян обнаружил имя нужного банка — зловред обращается к серверу для загрузки исполняемого файла, отвечающего за второй этап атаки.

MnuBot может выполнять в системе следующие действия:

  • Снимать скриншоты браузера и рабочего стола;
  • Записывать нажатия клавиш (кейлоггер);
  • Имитировать клики и нажатия клавиш;
  • Перезагрузка компьютера жертвы;
  • Удалять из системы защитную программу Trusteer Rapport;
  • Создавать специальную форму, которую троян накладывает поверх форм банка (соответственно, похищать введенные пользователем данные).

«Вредоносная программа использует Microsoft SQL Server для связи с C&C», — говорится в отчете IBM. — «Как и любой другой RAT, MnuBot должен получать от сервера команды, для этого он постоянно запрашивает БД Microsoft SQL Server в поисках новой команды».

Если MnuBot не может получить доступ к конфигурационному файлу, он завершит свой процесс, и не будет выполнять никаких вредоносных действий в системе. Конфигурационный файл используется для гибкой настройки (например, в случае изменения списка атакуемых банков).

Каждый раз, когда злоумышленник хочет отправить команду своему вредоносу, он обновляет определенные столбцы внутри таблицы, хранящейся в базе данных с именем jackjhonson.

В остальном MnuBot мало чем отличается от стандартного банковского трояна — он использует наложения слоя, который содержит форму. Если пользователь введет в эту форму свои учетные данные, они попадут в руки киберпреступника.

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