Операторы LokiBot используют лаунчер Epic Games в качестве приманки

Операторы LokiBot используют лаунчер Epic Games в качестве приманки

Операторы LokiBot используют лаунчер Epic Games в качестве приманки

Операторы знаменитого трояна LokiBot теперь маскируют вредонос под лаунчер одной из самых популярных видеоигр. Напомним, что LokiBot может перехватывать конфиденциальные данные: имена пользователей, пароли, платёжную информацию и даже красть содержимое криптовалютных кошельков.

Помимо прочего, данная вредоносная программа обладает также возможностями кейлоггера — LokiBot мониторит действия пользователей в браузере и на рабочем столе.

Новая кампания по распространению этого трояна пытается ввести пользователей в заблуждение маскировкой под лаунчер Epic Games, разрабатывающей популярную мультиплеерную игру Fortnite.

Специалисты Trend Micro, обнаружившие новые атаки LokiBot, отметили, что вредоносная программа использует непривычный способ инсталляции, помогающий избежать детектирования антивирусными средствами.

Началом атак LokiBot всегда служат фишинговые электронные письма. В последних образцах таких писем был найден фейковый лаунчер Epic Games, использовавший логотип компании для придания вида легитимности. В процессе заражения компьютера вредонос копировал в систему два файла, один из которых представлял собой надписанный на C# код, а второй — исполняемый .NET-файл.

Обойти антивирусные программы зловреду помогает обфусцированный код на C#, отчасти состоящий из мусора. Далее файл .NET читает, компилирует и расшифровывает C#, что позволяет запустить сам LokiBot.

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