Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Операторы ботнета DarkCloud, ориентированного на вредоносный криптомайнинг, используют изображение известной американской поп-исполнительницы Тейлор Свифт. В этом изображении злоумышленники прячут злонамеренную составляющую.

Помимо DarkCloud , этот ботнет имеет ещё несколько имён: MyKingz, Smominru и Hexmen. Впервые кампании стоящих за ним преступников обнаружили в конце 2017 года.

Операторы ботнета заражают в основном системы Windows, устанавливая в них различные приложения для майнинга криптовалюты.

В ходе атак DarkCloud пытается внедриться в систему, используя целый спектр различных уязвимостей — от MySQL, MS-SQLfrom и Telnet до SSH и RDP. Такой подход позволил ботнету вырасти очень быстрыми темпами.

Последняя версия DarkCloud, выявленная в этом месяце специалистами компании Sophos, использует стеганографию, помогающую прятать вредоносную составляющую в легитимных файлах.

В недавних атаках операторы прятали злонамеренный EXE-файл в JPEG-изображении Тейлор Свифт.

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