Visa предупреждает о новом скрытном JavaScript-скиммере Pipka

Visa предупреждает о новом скрытном JavaScript-скиммере Pipka

Visa предупреждает о новом скрытном JavaScript-скиммере Pipka

Команда Visa, отвечающая за предотвращение мошеннических платёжных операций, предупреждает о новом JavaScript-скиммере, внедряющемся в соответствующие формы на сайтах онлайн-магазинов.

Веб-скиммер получил имя Pipka, исследователи наткнулись на него на одном из онлайн-магазинов. Позже по следам были выявлены ещё 16 заражённых проектов электронной коммерции.

У Pipka есть одна особенность, отличающая вредонос от других веб-скиммеров. Обнаруженный экспертами образец может удалять себя из скомпрометированного HTML-кода сразу после выполнения.

По словам специалистов Visa, такие возможности авторы скиммера внедрили с целью избежать обнаружения защитными решениями.

Pipka позволяет операторам перехватывать все данные, вводимые пользователями в поля формы для оплаты. Преступники в результате получают: имя, адрес, CVV-код карты, дату окончания срока действия и имя владельца карты.

Скиммер внедряется в разные места сайта, поэтому его поиск может доставить определённые проблемы. Интересно, что перед извлечением данных вредонос проверяет, отправлялась ли ранее эта информация на командный сервер (C&C).

Pipka вызывает определённую функцию сразу после загрузки скрипта. Задача этой функции — убрать тег скрипта из кода страницы. Таким способом скиммер избегает обнаружения.

 

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