Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Список «родных» исполняемых файлов Windows (LoLBins), с помощью которых можно скачать и запустить вредоносный код, продолжает расти. Известно, что с их помощью атакующий может обойти защитные функции операционной системы.

На этот раз внимание специалистов привлёк файл finger.exe, входящий в комплект Windows и отвечающий за восстановление пользовательской информации на удалённых компьютерах с запущенной службой Finger.

В процессе работы взаимодействие происходит по протоколу Name/Finger. Исследователь в области кибербезопасности Джон Пейдж обнаружил, что TCP/IP-команда Finger в Windows может также выступать в роли загрузчика файла и даже выполнять функции C2-сервера — отправлять команды и извлекать данные.

По словам Пейджа, команды можно маскировать под запросы finger, в этом случае встроенная антивирусная программа Microsoft Defender никак не отреагирует на подозрительную активность.

Специалист опубликовал PoC-скрипты DarkFinger.py и DarkFinger-Agent.bat, чтобы продемонстрировать эксплуатацию finger.exe. Также доступно видео, в котором Пейдж показывает работу скриптов.

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