Winnti атакует разработчиков софта для финансовых организаций из России

Winnti атакует разработчиков софта для финансовых организаций из России

Winnti атакует разработчиков софта для финансовых организаций из России

Киберпреступная группировка Winnti подключила к атакам новый инструментарий и инфраструктуру, а также переключилась на разработчиков софта для финансовых организаций из России и Германии. Об этом говорит отчёт центра безопасности Positive TechnologiesPT Expert Security Center (PT ESC).

Изучая киберугрозы, специалисты PT ESC выявили ранее неизвестный бэкдор xDll и несколько других образцов вредоносных программ. Анализ xDll позволил экспертам Positive Technologies связать его с группировкой Winnti (также известна под именами АРТ41, BARIUM и AXIOM).

По данным PT ESC, инфраструктура кибергруппы стремительно разрастается. На сегодняшний день исследователи обнаружили 150 IP-адресов командных серверов (C2) и как минимум 147 доменов, связанных с этими адресами. Почти 50% серверов Winnti находятся в Гонконге.

 

В настоящий момент операторы группировки держат под контролем более 50 компьютеров по всему миру. Среди атакованных компаний специалисты PT Expert Security Center обнаружили пять разработчиков софта для финансовых организаций. Часть этих девелоперов находятся в России.

В связи с этим исследователи предупреждают: в зоне риска находятся организации кредитно-финансовой отрасли и инвестиционные компании.

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