Группировка FIN7 рассылает компаниям вредоносные USB-устройства

Группировка FIN7 рассылает компаниям вредоносные USB-устройства

Группировка FIN7 рассылает компаниям вредоносные USB-устройства

Киберпреступная группировка FIN7 атакует организации, отправляя с помощью Почтовой службы США вредоносные USB-накопители. Эти устройства при подключении к компьютеру ведут себя как клавиатура, что позволяет злоумышленникам выполнять команды и устанавливать JavaScript-бэкдор.

О новых атаках сообщили представители ФБР, по словам которых преступники используют вредоносную программу GRIFFON.

Этот формат проникновения на устройства напоминает так называемый «lost USB», используемый пентестерами в своих целях. Об одной из последних атак FIN7 рассказали специалисты компании Trustwave, занимающейся кибербезопасностью.

Один из клиентов Trustwave получил посылку якобы от сети магазинов Best Buy, которая предлагала подарочный сертификат на $50 по программе лояльности. В конверте также находилось USB-устройство, на котором должен быть размещён список продуктов, доступных для оплаты вышеупомянутым сертификатом.

Однако, судя по всему, это далеко не единичный случай. ФБР утверждает, что такие посылки получили самые разные организации: ритейл, рестораны, гостиничная сфера.

Самая главная составляющая атак — USB-накопитель — способен эмулировать нажатия клавиш клавиатуры. Таким образом, устройство может запускать команды PowerShell, помогающие загрузить вредоносную программу с командного сервера, которым управляют операторы FIN7. По словам ФБР, впоследствии флешка связывается с доменами и IP-адресами в России.

Команда Trustwave представила схему действия вредоносной кампании FIN7:

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