VPNFilter недооценивали — обнаружены 7 новых модулей вредоноса

VPNFilter недооценивали — обнаружены 7 новых модулей вредоноса

VPNFilter недооценивали — обнаружены 7 новых модулей вредоноса

Исследователи Cisco Talos раскрыли больше подробностей относительно печально известного вредоноса VPNFilter. В ходе исследований специалисты обнаружили семь дополнительных вредоносных модулей, которые могли быть использованы для атак на сетевые маршрутизаторы. С их помощью злоумышленники могли красть данные и создавать скрытую сеть для управления и запуска последующих атак.

Судя по всему, VPNFilter изначально был разработан для целевых атак на Украину в годовщину кибернападения другого знаменитого зловреда — NotPetya. Однако киберпреступники планировали использовать VPNFilter в долгосрочной перспективе.

Возможно, обнаружение вредоносной программы экспертами помешало киберпреступникам осуществить свой изначально план. Однако в Сети все еще присутствуют тысячи маршрутизаторов, уязвимых для VPNFilter. Например, роутеры компании Mikrotik.

Последнее исследование Cisco Talos доказывает, что опасность в их случае никуда не делась. Пользователям надо быть начеку и устанавливать все выходящие обновления безопасности.

Из-за той опасности, которая угрожает пользователям Mikrotik, Cisco опубликовала инструмент под названием Winbon Protocol Dissector, который может использоваться для детектирования вредоносной активности в маршрутизаторах этой компании.

Согласно экспертам, вот эти семь новых модулей VPNFilter, ранее не обнаруженных исследователями:

  • «htpx» — модуль, перенаправляющий и проверяющий содержимое незашифрованного веб-трафика, который проходит через скомпрометированные устройства.
  • «ndbr» — многофункциональная SSH-утилита, которая предоставляет удаленный доступ к устройству. С ее помощью можно передавать файлы по протоколу SCP. Также этот модуль может запускать утилиту сканирования сетевых портов nmap.
  • «nm» — модуль, предназначенный для маппинга сети. С его помощью злоумышленники проводят разведывательные операции.
  • «netfilter» — утилита управления фаерволом, она может использоваться для блокировки ряда сетевых адресов.
  • «portforwarding» — модуль, который позволяет перенаправлять сетевой трафик с устройства в сеть, указанную злоумышленником.
  • «socks5proxy» — модуль, превращающий скомпрометированное устройство в прокси-сервер. Он четко настроен на прослушивание порта 5380. В реализации этого модуля было допущено несколько ошибок.
  • «tcpvpn» — этот модуль позволяет атакующим создать Reverse-TCP VPN на взломанных устройствах. Таким образом киберпреступники подключают их для экспорта данных и удаленного управления.

Напомним, что в мае ФБР рассказало пользователям, что нужно предпринять в случае заражения маршрутизаторов нашумевшим в последнее время вредносом VPNFilter. Оказывается, нужно всего лишь перезагрузить затронутые роутеры. Напомним, что VPNFilter связывают с группировкой Fancy Bear, которая, как многие предполагают, спонсируется Кремлем.

А в июне стало известно, что VPNFilter может также заражать маршрутизаторы от ASUS, D-Link, Huawei, Ubiquiti, UPVEL и ZTE.

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