Хакеры по найму разработали сложный Windows-бэкдор

Хакеры по найму разработали сложный Windows-бэкдор

Хакеры по найму разработали сложный Windows-бэкдор

Исследователи из «Лаборатории Касперского» обнаружили PowerShell-вредонос для Windows, ранее не упоминавшийся в отчётах экспертов. Зловреду присвоили имя PowerPepper, а разработала его группа хакеров по найму — DeathStalker.

В прошлом DeathStalker ещё называли Deceptikons, активность этой группировки стартовала приблизительно в 2012 году. Как правило, эти злоумышленники используют целый набор различных вредоносных программ и сложные цепочки их распространения.

DeathStalker делает всё возможное, чтобы деятельность вредоносов оставалась незамеченной и обходила все имеющиеся защитные меры. Среди целей кибергруппы встречаются организации из разных уголков мира, а о подоплёке её атак порой остаётся лишь догадываться.

Впервые «Лаборатория Касперского» наткнулась на новый образец вредоноса PowerPepper в мае 2020 года, с тех пор авторы постоянно дополняют и улучшают своё детище. В сущности, это довольно сложный бэкдор, позволяющий операторам выполнять шелл-команды удалённо — с помощью командного сервера (C2).

Новые версии зловреда вполне могут отслеживать движения мыши, фильтровать MAC-адреса жертв и использовать другие средства противодействия анализу со стороны специалистов в области кибербезопасности.

 

Специалисты «Лаборатории Касперского» также отметили, что цепочка доставки PowerPepper немного видоизменялась в период с июля по ноябрь 2020 года. Однако менялись лишь имена вредоносных файлов, ссылки и частично — код, а сама логика распространения оставалось неизменной.

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