BGP-атаки перехватывали трафик Telegram иранских пользователей

BGP-атаки перехватывали трафик Telegram иранских пользователей

BGP-атаки перехватывали трафик Telegram иранских пользователей

Исследователи выявили серию вредоносных кампаний, нацеленных на пользователей Telegram и Instagram. В ходе этих атак злоумышленники старались перехватывать трафик через протокол BGP. Основными целями киберпреступников являются граждане Ирана.

Согласно ИБ-команде Cisco Talos, эти кампании действуют с 2017 года, злоумышленники пытаются атаковать 40 миллионов пользователей Telegram из Ирана (несмотря на запрет мессенджера в стране эта цифра считается минимальным количеством иранских пользователей сервиса обмена сообщениями).

В блоге компании эксперты пишут, что пользователей атакуют поддельными страницами для входа, а также вредоносными приложениями, замаскированными под легитимные. Далее злоумышленники используют BGP для перенаправления трафика жертвы.

Первый вредоносный метод, обнаруженный специалистами, использовал клоны приложения Telegram, которые можно было загрузить в обход официальным источникам вроде Google Play. При установке такого клона он первым делом получал доступ к списку контактов на устройстве.

Таким же образом распространялись вредоносные версии Instagram, она отправляли на командный сервер (C&C) полную информацию о сессии. По словам экспертов, это позволяло киберпреступникам «получить полный контроль над аккаунтом».

Еще один метод, используемый в этих кампаниях, — создание фейковых страниц для входа, которые вполне могли ввести в заблуждение неискушенных в области кибербезопасности пользователей.

Вредоносные кампании удалось зафиксировать благодаря тому, что команда Talos обратила внимание на странную рутинг-активность, которая позволяла сделать вывод, что речь идет о перехвате трафика через BGP.

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