Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Новое семейство программ-вымогателей содержит множество отсылок к знаменитому вредоносу GandCrab. При этом, как вы наверняка слышали, разработчики GandCrab в этом году решили свернуть свои операции, а также потребовали того же от всех киберпреступников, использующих этот зловред.

GandCrab удалось стать одним из самых успешных вымогателей в 2018 и 2019 годах. Его авторы предлагали вредонос злоумышленникам по подписке, за процент от прибыли.

Однако в июне разработчики GandCrab внезапно решили, что заработали достаточно денег (более $2 миллиардов), чтобы спокойно уйти на покой. Причём киберпреступникам понадобилось всего полгода, чтобы получить такой доход.

Многие эксперты откровенно сомневались в том, что авторы вымогателя действительно свернули свои операции. А теперь исследователи ещё и наткнулись на другой вредонос, связанный с GandCrab техническими аспектами.

Новый вымогатель получил имя REvil, специалисты считают, что у них с GandCrab один автор. REvil некоторые знают ещё под другим именем — Sodinokibi, эта вредоносная программа появилась незадолго до прекращения деятельности GandCrab.

В итоге сейчас REvil по праву считается одной из самых многообещающих программ-вымогателей.

Деятельность зловреда проанализировала команда Secureworks Counter Threat Unit. Специалисты нашли общие черты, доказывающее, что у REvil и GandCrab один автор — эту преступную группу принято называть Gold Garden.

Есть мнение, что новый вымогатель является реинкарнацией своего невероятно успешного предшественника.

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