Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Специалисты Microsoft раскрыли информацию ещё о трёх семействах вредоносных программ, принимавших участие в недавней кибероперации против компании SolarWinds. По словам исследователей, злоумышленники использовали эти зловреды на втором этапе заражения сетей поставщика софта.

Команда Microsoft Threat Intelligence Center (MSTIC) уже дала имя хорошо подготовленной киберпреступной группировке, организовавшей целевые атаки на SolarWinds. Её назвали Nobelium. Теперь эксперты выявили ещё три вредоноса, которыми пользовались атакующие: GoldMax, Sibot и GoldFinder.

Как отметили в Microsoft, Nobelium задействовала эти три программы в ходе последней ступени атаки, то есть где-то между августом и сентябрём 2020 года. Однако исследователи также не исключают, что GoldMax, Sibot и GoldFinder могли попасть в системы SolarWinds и в июне.

«Обнаруженные образцы вредоносов использовались не только для укрепления в системах жертвы, но и для последующей активности, включающей даже уход от детектирования во время реагирования на киберинцидент», — пишет Microsoft.

GoldMax представляет собой вредоносную программу, написанную на языке Go. Она выступала в качестве C&C-бэкдора, который помогал скрыть злонамеренную активность и избежать детектирования. Помимо этого, вредонос был оснащён генератором, маскировавшим вредоносный трафик под легитимный.

Sibot, написанный на VBScript, использовался для укрепления в системе атакованной компании и мог загружать дополнительные пейлоады. GoldFinder также оказался Go-зловредом, помогавшим преступникам обнаружить серверы и редиректоры.

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