Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Вредонос, получивший имя Raccoon, заточен под похищение конфиденциальной информации. По словам исследователей в области кибербезопасности из компании Cybereason, Raccoon уже заразил более 100 тысяч компьютеров.

Жертвы этой вредоносной программы разбросаны по всему миру. Цель Raccoon — похищать данные платёжных карт, логины и пароли от электронных ящиков, а также учётные данные криптовалютных кошельков.

Авторы зловреда предлагают его по модели malware-as-a-service (MaaS), благодаря которой Raccoon быстро приобрёл популярность в среде киберпреступников.

«Зловред Raccoon занимает место в десятке самых обсуждаемых вредоносных программ в среде киберпреступников за 2019 год», — гласит отчёт Cybereason.

«Несмотря на то, что Raccoon не является ни сложным, ни новаторским вредоносом, ему все равно удалось заразить сотни тысяч устройств по всему миру».

Специалисты считают, что популярность Raccoon служит напоминанием о том, что модель Malware-as-a-Service очень эффективна для распространения вредоносных программ. В будущем эксперты прогнозируют развитие MaaS.

Авторы Raccoon предлагают автоматизированную бекенд-панель, защищённый хостинг и поддержку 24/7 в России и Великобритании. Все это стоит $200 в месяц. Сама вредоносная программа написана на C++ русскоговорящими разработчиками, которые изначально рекламировали её на российских форумах хакерской тематики.

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