Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Киберпреступникам удалось заработать около $90 000 за 10 месяцев, они распространяли 17 вредоносных образов через Docker Hub. Разработчики хранилища удалили вредоносные составляющие лишь в мае, через восемь месяцев после получения первой жалобы.

Docker-образы представляют собой пакеты, которые обычно включают предварительно настроенное приложение, работающее поверх операционной системы. Загружая их из Docker Hub, администраторы могут сэкономить огромное количество времени, которое бы потребовалось на настройку.

В июле-августе прошлого года киберпреступник (или группа киберпреступников) использовал ученую запись Docker Hub docker123321 для загрузки трех общедоступных образов, которые содержали скрытый код для майнинга криптовалюты.

В сентябре один из пользователей жаловался даже на бэкдор в одном из образов.

Примечательно, что ни аккаунт, ни проблемные образы не были сразу удалены владельцами платформы. В течение следующих нескольких месяцев с помощью этой учетной записи были загружены еще 14 вредоносных образов.

В январе об этой проблеме публично заявила компания Sysdig, а в мае уже забила тревогу Fortinet. Наконец Docker Hub решила удалить вредоносные образы. Всю абсурдную хронологию событий представила компания Kromtech:

К моменту удаления этих образов их скачали уже 5 миллионов раз. Адрес указанного кошелька, куда приходила добытая цифровая валюта, показал, что злоумышленникам удалось собрать 545 монет Monero (приблизительно $90 000).

«Это должно послужить уроком — произвольно скачивать образы с Docker Hub равносильно тому, как если бы вы скачивали произвольный бинарный файл и запускали его. Никогда не знаешь, что там», — пишут эксперты из Kromtech.

Также специалисты предупредили, что многие серверы все еще могут быть заражены, так как удаление образа не гарантирует, что вредонос перестанет функционировать.

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