SANS раскрыла подробности атаки, выложила индикаторы компрометации (IoC)

SANS раскрыла подробности атаки, выложила индикаторы компрометации (IoC)

SANS раскрыла подробности атаки, выложила индикаторы компрометации (IoC)

Недавно организацию SANS Institute поразила фишинговая атака, в ходе которой киберпреступники смогли получить доступ к ящику электронной почты одного из сотрудников. Теперь SANS раскрыла детали атаки и выложила индикаторы компрометации (IoC).

На прошлой неделе стало известно, что группа киберпреступников смогла ввести в заблуждение служащего SANS, завладела его ящиком электронной почты и перенаправила себе 513 важных писем.

В результате злоумышленникам удалось завладеть в общей сложности 28 тыс. записей персональных данных, принадлежащих сотрудникам SANS.

Сама организация решила раскрыть все подробности взлома, чтобы максимально проинформировать сообщество исследователей в области кибербезопасности. Например, с помощью опубликованных IoC другие компаниями могут убедиться в том, что их не затронули операции киберпреступников.

По словам представителей SANS, атака началась с единственного фишингового письма, замаскированного под уведомление об общем доступе к файлу через SANS SharePoint. Сам файл якобы представлял собой таблицу под именем «Copy of July Bonus 24JUL2020.xls».

В письме также находилась кнопка «Open», которую адресату предлагали нажать, чтобы получить доступ к файлу.

 

После клика по кнопке браузер открывал страницу https://officei6zq49rv2p5a4xbq8ge41f1enjjczo.s3.us-east-2.amazonaws [.]com/index.html, которая сразу же предлагала пользователю ввести учётные данные от аккаунта Office 365.

При этом на компьютер жертвы устанавливался OAuth-аддон Microsoft Office OAuth под именем «Enable4Excel». После установки вредоносное приложение начинало мониторить электронные письма, пытаясь найти в них определённые ключевые слова.

Если такие слова находились, само письмо тут же отправлялось на специальный адрес — daemon [@] daemongr5yenh53ci0w6cjbbh1gy1l61fxpd.com. Список ключевых слов выглядел так:

  • agreement
  • Bank
  • bic
  • capital call
  • cash
  • Contribution
  • dividend
  • fund
  • iban
  • Payment
  • purchase
  • shares
  • swift
  • transfer
  • Wire
  • wiring info

Полные индикаторы компрометацию можно найти на официальном сайте SANS. Эксперты утверждают, что киберпреступники атаковали и другие компании этой же схемой.

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