Зловред MosaicLoader приходит через рекламу кряков в поисковой выдаче

Зловред MosaicLoader приходит через рекламу кряков в поисковой выдаче

Зловред MosaicLoader приходит через рекламу кряков в поисковой выдаче

Исследователи из Bitdefender обнаружили нового вредоносного загрузчика, который распространяется под видом пиратского софта через поисковую рекламу. В ИБ-компании новобранцу присвоили имя MosaicLoader — из-за причудливой внутренней структуры, призванной затруднить обнаружение и анализ.

С этой же целью злоумышленники копируют оформление исполняемых файлов легитимных приложений — снабжают свой дроппер безобидным именем, привлекательной иконкой, цифровой подписью (фальшивой или краденой) и уместными метаданными. Код вредоноса обфусцирован, а поток выполнения выглядит следующим образом:

 

Тестирование образцов MosaicLoader показало, что все они нацелены на загрузку дополнительных зловредов со сторонних серверов, список которых даунлоудер получает из центра управления. Характер финальной полезной нагрузки при этом различен — от криптомайнеров и похитителей куки до RAT-троянов и бэкдоров.

 

Командный сервер MosaicLoader прописан в США, его URL вшит в код. Примечательно, что для связи с C2 резидентные зловреды могут использовать разные домены, но все они резолвятся в один и тот же IP-адрес.

Согласно данным телеметрии Bitdefender, текущая вредоносная кампания имеет глобальный охват.

 

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