Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Киберпреступная группа TeamTNT недавно обновила свою вредоносную программу, обладающую функциями криптомайнера. Теперь сетевой червь способен красть пароли жертв и легче распространяться на другие устройства за счёт дополнительного сетевого сканера.

TeamTNT наиболее известна своими атаками на установки Docker, которые впоследствии используются для добычи цифровой валюты Monero (XMR). Однако, судя по всему, майнинга преступникам показалось мало, поэтому они решили вдобавок похищать учётные данные жертв.

Как объяснили исследователи из Unit 42, злоумышленники собирают пароли с помощью утилит mimipy (поддерживает Windows, Linux, macOS) и mimipenguin (поддерживает Linux). Эти два инструмента являются аналогами Mimikatz с открытым исходным кодом.

Разработанный группировкой вредонос получил имя Black-T, теперь он может собирать пароли в виде простого текста, которые, как правило, находятся в скомпрометированной памяти атакованного компьютера.

Все собранные данные уходят на сервер, находящийся под контролем киберпреступников.

«Украденные данные, скорее всего, используются в дальнейших операциях. Другими словами, для атаки организаций, управляющих скомпрометированным API Docker», — пишут эксперты.

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