Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Исследователи из Akamai предупреждают об одной интересной особенности коммерческого набора для фишинга 16Shop. В нем был обнаружен бэкдор, предназначенный для атак на пользователей Apple.

Отчет о найденном бэкдоре опубликовал в блоге Akamai исследователь Амирам Коэн. Коэн пишет следующее:

«Что касается атак на пользователей Apple, 16Shop может извлекать персональную и финансовую информацию. Изначально этот набор для фишинга задумывался для тех, кто может себе его позволить. Следовательно, пользователи продукции Apple попадают в эту категорию граждан».

«Внедренный в 16Shop бэкдор передавал извлеченную информацию о пользователи в специальный Telegram-канал».

Согласно исследованию, фишинговый набор 16Shop представляет собой сложный инструмент, располагающий не только атакующим механизмом, но и слоями защиты. При этом 16Shop способен подстраиваться под устройство пользователя — как мобильное, так и десктопное.

По словам Коэна, за созданием данного набора для фишинга стоит гражданин Индонезии, обладающий приличным уровнем квалификации. Подробный разбор 16Shop и бэкдора эксперт опубликовал по этой ссылке.

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