ФБР предупреждает компании об атаках вымогателей LockerGoga и MegaCortex

ФБР предупреждает компании об атаках вымогателей LockerGoga и MegaCortex

ФБР предупреждает компании об атаках вымогателей LockerGoga и MegaCortex

ФБР предупреждает частный сектор об атаках двух программ-вымогателей — LockerGoga и MegaCortex. При попадании в сеть предприятия эти вредоносы пытаются зашифровать все подключённые к ней устройства.

В спецслужбе отметили, что LockerGoga активен с января 2019 года — именно тогда вымогатель начал заражать корпорации в США, Великобритании, Франции, Норвегии и Голландии.

MegaCortex появился на ландшафте чуть позже — в мае 2019 года. Его целями были организации такого же масштаба, как и у LockerGoga.

Согласно опубликованному ФБР сообщению, операторы LockerGoga и MegaCortex проникают в корпоративные сети с помощью эксплойтов, фишинговых атак, SQL-инъекций и украденных учётных данных.

Сразу после проникновения в сеть киберпреступники устанавливают знаменитый инструмент для пентеста — Cobalt Strike. Благодаря этому у атакующих открывается целый спектр возможностей: выполнять PowerShell-скрипты, повышать права в системе и тому подобное.

Злоумышленники находятся в скомпрометированной сети несколько месяцев, после чего начинают устанавливать LockerGoga или MegaCortex. Скорее всего, до развёртывания вымогателей преступники просто собирают данные.

В процессе установки шифровальщиков атакующие выполняют файл kill.bat или stop.bat, предназначенный для остановки процессов и служб антивирусных программ. Например, преступники могут отключить функции сканирования Windows Defender.

LockerGoga и MegaCortex используют качественный алгоритм шифрования, поэтому вернуть файлы бесплатно, к сожалению, не получится.

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