В рамках целевой атаки преступники заражают часто посещаемые сайты

В рамках целевой атаки преступники заражают часто посещаемые сайты

В рамках целевой атаки преступники заражают часто посещаемые сайты

Специалисты «Лаборатории Касперского» вышли на вредоносную целевую кампанию, в рамках которой киберпреступники заражают популярные сайты, чтобы добраться до посетителей этих ресурсов.

По словам исследователей, целевые атаки этой группировки начались в мае 2019 года. В качестве мишеней преступники выбирают сайты, связанные с религией, благотворительностью и волонтёрской деятельностью.

При посещении ресурса запускается атака вида «watering hole» — специально подготовленная вредоносная программа сразу же проникает на устройство пользователя.

Отталкиваясь от метода злоумышленников, «Лаборатория Касперского» назвала вредоносную кибероперацию Holy Water. Проанализировав атаки, эксперты пришли к выводу, что группировка использует нестандартный, но при этом технически несложный подход.

Главное отличие — преступники используют широкий набор инструментов, а сами атаки быстро эволюционируют. Например, злоумышленники в какой-то момент задействовали хранилище GitHub и софт с открытым исходным кодом.

Взламывая определённый сайт (принадлежащий как физлицу, так и организации), киберпреступники внедряли на его страницы загрузчик, устанавливающий на устройства посетителей бэкдор. Последний использовался для извлечения определённого набора данных.

Помимо этого, в кампаниях фигурировал и другой бэкдор, основная задача которого — обмениваться зашифрованными данными с командным сервером (C&C). Также вредонос загружал в систему плагин, демонстрирующий фейковое обновление Adobe Flash.

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