Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Группировки Magecart, специализирующиеся на краже платёжной информации клиентов онлайн-магазинов, продолжают совершенствовать методы извлечения данных и ухода от детектирования. Теперь злоумышленники прячут украденные данные банковских карт в изображениях.

Киберпреступники, которых ИБ-сообщество окрестило общим термином Magecart, действуют с помощью веб-скиммеров. С 2010 года эксперты наблюдали за десятком подобных групп.

Как ранее отмечали специалисты компаний RiskIQ и FlashPoint, некоторые группировки действуют более профессионально. Например, получившая имя Group 4 команда использует весьма продвинутые методы кражи и хранения данных.

Среди жертв подобных киберпреступников была и британская авиакомпания British Airways, и другие крупные и узнаваемые бренды: Newegg, Ticketmaster, MyPillow, Amerisleep и Feedify.

Исследователи в области кибербезопасности то тут, то там обнаруживали десятки скимминговых скриптов, которые группы Magecart использовали для кражи данных банковских карт. Команда Sucuri отдельно отметила интересную тактику: злоумышленники «засовывают» информацию о картах пользователей в файлы изображений, хранящиеся на их серверах.

Этот трюк помогает скрыть факт кражи от экспертов и в целом избежать лишнего детектирования. Впоследствии преступники могут загрузить все спрятанные данные с помощью простых GET-запросов. Специалисты Sucuri в ходе анализа обнаружили несколько таких изображений.

Сначала эксперты обратили внимание на зашифрованную base64 информацию, а затем, уже расшифровав её, увидели, что это номера CVV, даты окончания срока действия и другие данные банковских карт. Исследователи также указали на использование обфускации. Пример:

<?php echo ""."h"."e"."".""."llo"."w"."o"."".""."r"."l"."d"."";

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