Хакеры используют Google Apps Script для кражи данных карт покупателей

Хакеры используют Google Apps Script для кражи данных карт покупателей

Хакеры используют Google Apps Script для кражи данных карт покупателей

Злоумышленники используют Google Apps Script, платформу для разработки корпоративных приложений, для кражи данных банковских карт. Пострадавшими в этой кампании стали любители онлайн-шопинга и посетители интернет-магазинов.

В частности, атакующие взяли в оборот домен script.google.com, который помогает им укрыть действия от сканеров вредоносных программ и обойти Content Security Policy (CSP, политика защиты контента).

Киберпреступники сделали ставку именно на этот домен, потому что онлайн-магазины доверяют ему. По умолчанию торговые площадки заносят все поддомены Google в белые списки.

Заручившись таким прикрытием, злоумышленники внедряют веб-скиммер, извлекающий платёжную информацию покупателей. Как правило, это JavaScript-код, установленный непосредственно в веб-страницы магазина.

Как только злоумышленники встроят такой скрипт в магазин, они смогут перехватывать вводимые пользователем данные, включающие как платёжную, так и личную информацию. Все извлечённые сведения, само собой, отправляются на сервер злоумышленников.

Схема с Google Apps Script привлекла внимание исследователя в области кибербезопасности Эриа Бранделя. По его словам, сначала украденные данные отправлялись в приложение Google Apps Script через домен script[.]google[.]com как конечную точку.

Далее информация перенаправлялась на другой сервер — analit[.]tech, который располагался в Израиле и контролировался атакующими.

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