Злой Скрепыш помогает вредоносным документам Office обойти антивирусы

Злой Скрепыш помогает вредоносным документам Office обойти антивирусы

Злой Скрепыш помогает вредоносным документам Office обойти антивирусы

Исследователи в области кибербезопасности вдохнули новую жизнь в знаменитого помощника в Microsoft Office, известного под прозвищем Скрепыш (Clippy). «Злой Скрепыш» (Evil Clippy) — именно такое имя получил новый инструмент — может значительно осложнить детектирование вредоносных макросов.

Злой Скрепыш способен модифицировать документы Office на этапе форматирования файла. На выходе получается вредоносная версия документа, которая может обойти детектирование различными антивирусными движками.

Чтобы добиться такого результата, новый инструмент задействует недокументированные функции и спецификации.

За созданием Злого Скрепыша стоит эксперт датской компании Outflank, которая занимается тестированием кибербезопасности. Инструмент был создан в процессе анализа способности одного из клиентов компании противостоять кибератакам.

Злой Скрепыш может работать в системах Windows, macOS и Linux. Инструмент поддерживает форматы Microsoft Office 97 - 2003 (файлы .DOC и .XLS), а также 2007 и более новые (файлы .DOCM и .XLSM).

Техника, используемая Злым Скрепышем для генерации вредоносных документов, называется VBA-стомпинг, в свое время ее описывала команда безопасности Walmart. Ее суть заключается в замене оригинального кода VBA-скрипта на «псевдокод».

Для избежания детектирования антивирусными продуктами новый инструмент заменяет вредоносный код макроса фейковым скриптом. В результате вредоносный документ, который изначально был детектирован 30 антивирусами, смог обойти большинство из них с помощью Злого Скрепыша:

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