Киберпреступники крадут пароли жертв с помощью AutoHotkey-вредоноса

Киберпреступники крадут пароли жертв с помощью AutoHotkey-вредоноса

Киберпреступники крадут пароли жертв с помощью AutoHotkey-вредоноса

Киберпреступники задействовали в атаках вредоносную программу, написанную на скриптовом языке AutoHotkey, предназначенном для автоматизации задач в системах Windows. С помощью этого зловреда злоумышленники похищают учётные данные пользователей.

Основными жертвами AutoHotkey-вредоноса стали клиенты банков в Канаде и США. Причём преступники выбирали крупные и хорошо известные кредитные организации: Alterna Bank, Capital One, Manulife, Scotiabank, HSBC, Royal Bank of Canada.

Задача AutoHotkey (AHK), как можно понять из названия, — облегчить и автоматизировать использование горячих клавиш в Windows. Также язык сценариев с открытым кодом позволяет создавать макросы.

Вредоносная программа на AutoHotkey распространяется посредством Excel-файла, который копирует в систему и запускает на выполнение скрипт «adb.ahk». Также загрузчик обеспечивает укрепление вредоноса в системе жертвы.

Если потребуется, даунлоадер загрузит дополнительные AHK-скрипты с командных серверов (C&C), которые располагаются в США, Нидерландах и Швеции. Есть, кстати, одна особенность, отличающая этот вредонос, — он не получает команды от C&C напрямую, а скачивает и запускает скрипты AHK для отдельных задач.

«Используя такой подход, атакующие могут загружать специальный скрипт для выполнения той или иной задачи. Это также позволяет защитить основные составляющие вредоносной схемы от песочниц или анализа», — пишут исследователи из Trend Micro, проанализировавшие этот вредонос.

Известно, что зловред похищает учётные данные из браузеров Google Chrome, Opera, Microsoft Edge, а также отправляет SQL-запросы к базам данных интернет-обозревателей.

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