Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

«Лаборатория Касперского» обнаружила новую вредоносную программу, способную расшифровывать TLS-трафик без необходимости перехватывать или видоизменять его. Предположительно, за операциями этого вредоноса стоит киберпреступная группировка Turla.

Выявленный экспертами антивирусной компании образец получил имя Reductor, впервые его атаки были замечены в апреле. Исследователи нашли связь этого зловреда с другим трояном — COMpFun.

По словам специалистов «Лаборатории Касперского», Reductor уникален тем, что может манипулировать TLS-сертификатами. Такой подход открывает возможность для маскировки установщиков вредоносных программ под легитимный софт.

«Помимо обычных для RAT-вредоносов функций (выгрузка, загрузка и выполнение файлов), авторы Reductor оснастили его возможностью манипуляции цифровыми сертификатами. Благодаря этому зловред может помечать зашифрованный трафик уникальными идентификаторами», — пишет «Лаборатория Касперского».

Исследователи уточнили, что Reductor распространяется либо за счёт инфицирования популярных установщиков (Internet Downloader Manager, WinRAR и прочее), либо через троян COMpFun, который может скачивать и устанавливать другие вредоносные программы в систему.

В отличие от стандартной практики атак «Человек посередине» или кражи ключей, Reductor заражает один из браузеров — Chrome или Firefox.

«Злоумышленники нашли действительно интересный способ помечать TLS-трафик — они вообще не трогают сетевые пакеты. Вместо этого операторы проанализировали исходный код Firefox и Chrome, благодаря чему нашли способ пропатчить PRNG-функции в памяти процесса», — объясняют специалисты.

Скомпрометировав генератор случайных чисел, вредонос будет в состоянии отслеживать, как шифруется трафик при установке жертвой TLS-подключения.

Поскольку эти данные можно расшифровать, атакующий способен вклиниться в трафик в момент его передачи.

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