Новый вредонос мониторит буфер обмена в поиске 2,3 млн криптоадресов

Новый вредонос мониторит буфер обмена в поиске 2,3 млн криптоадресов

Новый вредонос мониторит буфер обмена в поиске 2,3 млн криптоадресов

Особенность работы пользователей с адресами криптовалютных кошельков приводит к тому, что злоумышленники создают специальные вредоносные программы, мониторящие буфер обмена и подменяющие такие адреса. Часто пользователям сложно запомнить длинные адреса криптокошельков, поэтому они копируют и вставляют их.

Стоит вспомнить хотя бы продаваемый на форумах хакерской тематики троян Evrial, который работал именно по этому принципу.

Теперь специалисты сообщают о новом вредоносе — CryptoCurrency Clipboard Hijackers. Схема его работы такая же — мониторить буфер обмена на предмет наличия в нем адреса криптокошелька, а затем подменять его на тот, которым владеет злоумышленник.

Эксперты наткнулись на вариант этого зловреда, который ищет более 2,3 миллионов адресов.

Исследователи опубликовали видео, чтобы продемонстрировать работу этой вредоносной программы:

Что может сделать обычный пользователь? Проверять и перепроверять вводимые и копируемые адреса.

Образец зловреда, о котором пишут исследователи, распространяется в комплекте All-Radio 4.27 Portable, мы писали о нем вчера.

После установки файл d3dx11_31.dll загружается во временную папку Windows Temp, затем для этой библиотеки создается объект автозапуска под именем «DirectX 11». Эта DLL запускается при помощи rundll32.exe следующей командой:

rundll32 C:\Users\[user-name]\AppData\Local\Temp\d3dx11_31.dll,includes_func_runnded

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