Новый вредонос с отсылкой к Ryuk ищет финансовые и военные документы

Новый вредонос с отсылкой к Ryuk ищет финансовые и военные документы

Новый вредонос с отсылкой к Ryuk ищет финансовые и военные документы

На просторах Сети был найден новый образец вредоносной программы, который эксперты связывают со знаменитым вымогателем Ryuk. Зловред ищет и крадет конфиденциальные файлы, принадлежащие компаниям в финансовой, военной и правоохранительной сферах.

По словам команды MalwareHunterTeam, обнаруженный семпл ищет важные закрытые файлы, после чего загружает их на FTP-сервер, находящийся под контролем киберпреступников.

Известно, что Ryuk не крадет данные, так почему же эксперты связали два вредоноса? Дело в том, что в коде новой вредоносной программы есть отсылки к вымогателю.

Подробно о принципе работы обнаруженного недавно образца рассказал специалист в области кибербезопасности Виталий Кремец. После запуска вредонос выполняет рекурсивное сканирование файлов в формате Word (.docx) и Excel (.xlsx).

Если а процессе поиска программа натыкается на определённые пути к файлам, она прерывает поиск в этом месте и переходит к следующей директории — этот алгоритм очень похож на работу вымогателя. Вредонос игнорирует папки вроде «Windows», «Intel», «Mozilla», «Public».

Помимо этого, пропускаются файлы, связанные с Ryuk: «RyukReadMe.txt» или с расширением «.RYK».

Автор нового зловреда, очевидно, охотится за военными секретами, банковскими данными, документами следователей и другой важной информацией.

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