Кибергруппа использует стеганографию в целевых атаках на промышленность

Кибергруппа использует стеганографию в целевых атаках на промышленность

Кибергруппа использует стеганографию в целевых атаках на промышленность

Исследователи проекта Kaspersky ICS CERT предупреждают о целевых атаках киберпреступников на промышленные организации в Японии и странах Европы. Экспертов особенно поражают подготовленность злоумышленников и сложность операций.

Впервые команда Kaspersky ICS CERT столкнулась с этими атаками в начале 2020 года. В мае группировка переключилась на организации в Японии, Италии, Германии и Великобритании.

Киберпреступники также выбрали себе в цели поставщиков оборудования и программного обеспечения для промышленных организаций. В качестве первой ступени в операциях используется целевой фишинг — к электронным письмам прикрепляются вредоносные документы Microsoft Office.

Атакующие используют скрипты PowerShell и ряд других способов, которые помогают им избегать детектирования и препятствовать анализу образцов вредоносных программ.

Согласно отчёту Kaspersky ICS CERT, киберпреступники адаптируют каждое письмо под конкретного получателя, учитывая его родной язык и другие особенности.

Основная цель каждого такого письма — обманом заставить пользователя открыть документ из вложения и разрешить выполнение макросов. Помимо этого, преступники используют известный инструмент Mimikatz для кражи учётных данных от аккаунтов в Windows.

Эксперты отметили интересный нюанс: специальный PowerShell-скрипт, используемый атакующими, загружает изображение с хостинга Imgur или imgbox. Этот медиафайл содержит данные, извлекая которые, вредоносная программа создаёт ещё один скрипт PowerShell — обфусцированную версию Mimikatz.

На данный момент специалисты «Лаборатории Касперского» затрудняются назвать конечную цель злоумышленников.

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