Китайская APT-группа атаковала целевым фишингом ЦКБ МТ Рубин

Китайская APT-группа атаковала целевым фишингом ЦКБ МТ Рубин

Китайская APT-группа атаковала целевым фишингом ЦКБ МТ Рубин

Исследователи из команды Cybereason Nocturnus, следя за активностью операторов эксплойт-билдера RoyalRoad (8.t Dropper/RTF), вышли на интересную кампанию китайской APT-группировки. Оказалось, что целевые атаки киберпреступников были направлены на российскую оборонку.

Сначала специалисты обнаружили новые образцы RoyalRoad, которые на тот момент уже использовались в реальных кибератаках. Один из таких семплов поразил экспертов не совсем типичным поведением: он доставлял жертвам бэкдор PortDoor, ранее не попадавший в руки исследователей.

Изучив вредонос подробнее, специалисты пришли к выводу, что его операторы, скорее всего, действуют в интересах китайского правительства. Однако вишенкой на торте стало обнаружение основной цели APT-группировки — Центрального конструкторского бюро морской техники «Рубин». 

Как известно, это одно из основных российских предприятий, занимающихся проектированием подводных лодок. С 1938 года ЦКБ МТ «Рубин» тесно связано с военно-морскими силами России и, соответственно, является привлекательной мишенью для правительственных киберпреступников.

На первом этапе атак китайская APT-группа использует целевой фишинг. Например, одно из таких писем пришло на имя генерального директора ЦКБ МТ «Рубин» — Игоря Владимировича Вильнита.

 

В письме содержалось вредоносное вложение в виде RTF-файла, оснащённого пейлоадом RoyalRoad. Согласно метаданным, этот файл был создан в 2007 году, однако злоумышленники часто меняют эти сведения, чтобы запутать исследователей или защитные механизмы.

После запуска RTF-файла на компьютер жертвы помещался документ Microsoft Word — использование этого формата также обусловлено желанием обойти детектирование. Далее в дело вступал ранее неизвестный бэкдор под именем «winlog.wll».

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