AutoIT-зловред LodaRAT теперь атакует не только Windows, но и Android

AutoIT-зловред LodaRAT теперь атакует не только Windows, но и Android

AutoIT-зловред LodaRAT теперь атакует не только Windows, но и Android

Вредоносная программа LodaRAT известна тем, что атакует системы Windows, однако теперь она переключилась на пользователей мобильных устройств. В новой кампании злоумышленники «натравливают» LodaRAT на Android-девайсы.

Основная задача LodaRAT — шпионить за жертвами и красть их данные. Раньше вредонос специализировался исключительно на Windows, но недавно обнаруженный образец говорит о том, что авторы постепенно совершенствуют свою разработку.

Предыдущие версии LodaRAT располагали возможностью извлекать учётные данные жертв, из чего исследователи сделали вывод, что операторы зловреда в первую очередь стараются добраться до банковских счетов пользователей.

Новые образцы уже отметились целым спектром команд, с помощью которых вредоносная программа может красть данные жертв.

«Тот факт, что стоящие за вредоносом киберпреступники теперь атакуют не только Windows, но и Android, говорит о том, что эта группировка развивается. Помимо этого, злоумышленники теперь концентрируются на специфических целях, а их кампании стали более зрелыми», — пишут исследователи Cisco Talos.

«Как Windows- так и Android-версия Loda представляют серьёзную угрозу, поскольку могут привести к потере важных данных и денежных средств».

Впервые эксперты зафиксировали LodaRAT в 2016 году. За это время авторы успели выпустить множество версий вредоносной программы, которая написана на языке для автоматизации команд — AutoIT.

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