В сотнях сетей все еще присутствуют устройства, зараженные VPNFilter

В сотнях сетей все еще присутствуют устройства, зараженные VPNFilter

В сотнях сетей все еще присутствуют устройства, зараженные VPNFilter

Многофункциональный зловред VPNFilter, сумевший заразить 500 тыс. роутеров в 54 странах, потерял управление два года назад, но до сих пор не вычищен из сотен сетей и ждет своего часа. Таковы плачевные результаты очередной проверки, проведенной исследователями из Trend Micro.

Вредоносная программа VPNFilter объявилась в интернете в 2018 году. В список ее мишеней входит широкий спектр сетевых устройств — десятки моделей роутеров и сетевых накопителей от ASUS, D-Link, Huawei, Linksys, MikroTik, Netgear, QNAP, TP-Link, Ubiquiti, UPVEL и ZTE.

Вредонос обладает широкими возможностями: он умеет собирать информацию о зараженном устройстве и отсылать ее на свой сервер, открывать удаленный доступ, перенаправлять проходящий через роутер трафик, блокировать заданные адреса, выполнять сканирование портов, составлять карту сети, проводить атаки «человек посередине» (MitM), перезаписывать файлы прошивки зараженного устройства.

Свой С2-сервер VPNFilter ищет, запрашивая образ на Photobucket. В случае неудачи он обращается к домену toknowall[.]com. Если и эта попытка оказалась провальной, зловред начинает просматривать входящие TCP-пакеты в ожидании послания с IP-адресом.

Домен toknowall[.]com давно нейтрализован совместными усилиями ИБ-экспертов, активистов и ФБР — соответствующий сервер был подменен по методу sinkhole, и попытки соединения с ним контролируют специалисты. Просмотрев последние данные о подключениях, в Trend Micro обнаружили, что VPNFilter все еще жив почти на 5,5 тыс. сетевых устройств. На самом деле число заражений, по словам экспертов, может быть значительно выше: многие заблокировали доступ к вредоносному домену на уровне DNS.

Исследователи также решили проверить, сколько зараженных устройств готово к возобновлению вредоносной активности. Они сформировали сетевой пакет с IP-адресом sinkhole-сервера и разослали его инфицированным адресатам. Положительный отклик был получен из 1,8 тыс. сетей, а 363 вновь запросили домен toknowall[.]com, пытаясь установить соединение на порту 443. Остальные, видимо, не смогли это сделать из-за блокировки toknowall[.]com на файрволе.

Решить сохранившуюся проблему, со слов экспертов, можно заменой зараженного устройства или обновлением прошивки — соответствующие патчи, скорее всего, уже вышли. Перезагрузка в данном случае не поможет, хотя прежде считалось, что это верный способ избавиться от VPNFilter.

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