Атакующие маскируют похититель паролей под карту коронавируса (COVID-19)

Атакующие маскируют похититель паролей под карту коронавируса (COVID-19)

Атакующие маскируют похититель паролей под карту коронавируса (COVID-19)

Эксперты в области кибербезопасности уже не раз предупреждали, что киберпреступники успешно используют тему нового коронавируса COVID-19 для привлечения внимания пользователей. В этот раз злоумышленники разработали «Карту распространения коронавируса».

Соответствующий тематический веб-сайт обнаружили специалисты компании Reason Labs. На ресурсе якобы размещена карта распространения коронавируса.

На деле же попавшиеся на эту уловку пользователи рискуют заразить свои устройства вредоносной программой, которая выкрадет пароли, данные платёжных карт и другую важную информацию.

Конкретно в этой кампании злоумышленники используют вредонос, известный под именем AZORult. Помимо обычных учётных данных, эта программа способна красть средства из криптовалютных кошельков, а также переписки в различных мессенджерах. Более того, если потребуется, AZORult установит в систему дополнительный бэкдор.

«После попадания на устройство вредоносная программа создаёт уникальный идентификатор, который закрепляется за конкретной машиной жертвы. Далее вредонос обращается к C2-серверу, а тот отвечает данными конфигурации», — объясняет команда Reason Labs.

Судя по всему, кража учётных данных является основным мотивом вредоносной программы AZORult. В дальнейшем вся полученная информация используется киберпреступниками для развития своих атак.

В процессе заражения пользователей злоумышленники пытаются замаскировать зловред под реальную карту распространения коронавируса, созданную Джоном Хопкинсом.

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