Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Kronos, также известный как «отец Zeus», представляет собой сложную вредоносную программу, которая может стать причиной многих проблем. Впервые Kronos был обнаружен в 2014 году на киберпреступных российских форумах, его продавали за $7000 (или пробная версия на неделю за $1000). За эту сумму разработчики обещают постоянно обновлять вредонос, оснащая его новыми функциями. И теперь исследователи компании Securonix сообщили, что Kronos получил одно из долгожданных серьезных обновлений.

Securonix опубликовала новое исследование вредоноса Kronos, а точнее его последнего экземпляра, известного также как Osiris. Именно эта версия была обнаружена в июле этого года.

Три отдельные вредоносные кампании, в которых используется Kronos, уже действуют на территории Германии, Японии и Польши. Вся цепочка заражения начинается с фишинга, а также с наборов эксплойтов вроде RIG.

Вредоносные электронные письма содержат специально созданные документы Microsoft Word (также были замечены вложения RTF). Файлы содержат макросы, которые запускают обфусцированные VB-команды.

В ходе заражения эксплуатируется уязвимость CVE-2017-11882, которая затрагивает компонент редактора Microsoft Office Equation. Сама брешь была обнаружена в 2017 году. Если целевая система не была пропатчена, атака позволит злоумышленнику выполнить произвольный код.

Новый вариант вредоносной программы также активно использует сеть Tor, именно за ней прячется командный сервер C&C зловреда. Чтобы связаться с центром, Kronos подключается к нескольким узлам Tor, которые расположены в разных странах.

Некоторые версии также поддерживают дистанционное управление через кастомную библиотеку LibVNCServer.

После запуска в зараженной системе Kronos пытается красть данные из разных источников. Кроме этого, вредонос модифицирует реестр Windows, чтобы внедрить вредоносный код в процессы браузеров. Таким образом, при посещении банковских сайтов будет выполнена атака вида man-in-browser.

Настройки безопасности браузера Firefox также могут быть модифицированы вредоносом.

Конечная цель — получить банковские данные зараженного пользователя. Последние конфигурации вредоносного скрипта периодически подгружаются с командного сервера.

Чтобы обеспечить себе запуск на зараженной машине, зловред копирует себя в папку C: \Users\%\AppData\Roaming вместе с исполняемыми файлами Tor и вредоносными DLL. Также программа записывает себя в пункт автозапуска.

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