CDN от Google используется для хранения вредоносных изображений

CDN от Google используется для хранения вредоносных изображений

CDN от Google используется для хранения вредоносных изображений

Киберпреступники скрывают свой вредоносный код внутри полей метаданных изображений, размещенных на официальной CDN (сеть доставки контента) компании Google — googleusercontent.com. Об этом сообщил Денис Синегубко, исследователь из компании Sucuri.

Обычно в этом домене размещаются изображения, загруженные на Blogger.com или в социальной сети Google+.

По словам Синегубко, ему удалось обнаружить вредоносную кампанию, в ходе которой злоумышленники использовали GoogleUserContent для размещения злонамеренного изображения.

В опубликованном отчете специалист объясняет, что кампания направлена в первую очередь на кражу токенов безопасности PayPal, что позволит мошенникам обойти систему аутентификации этой популярной платежной системы.

Преступники загружали изображение, размещенное на googleusercontent.com, а затем извлекали и выполняли код, который находился в поле метаданных «UserComment». Сам код представлял собой закодированную в Base64 строку, которая при декодинге превращалась в скрипт, который мог загружать веб-шелл на скомпрометированный сервер.

Затем мошенники могли использовать этот шелл для дефейса и отправки данных о зараженном сайте.

Здесь эксперт подчеркивает, что важнее всего не то, каким образом злоумышленники прятали код (этот способ давно известен, он применялся многими киберпреступными группами), а тот факт, что для его распространения они использовали CDN GoogleUserContent.

Синегубко столкнулся с проблемой — он не мог понять, как оповестить Google о новой технике кибермошенников. Есть форма, созданная для сообщений о нарушении авторских прав, но нет формы для уведомления о наличии вредоносных программ.

«Мы не совсем ясно, как сообщать о вредоносах в изображениях», — подчеркнул Синегубко.

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