Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Исследователь в области кибербезопасности на этой неделе опубликовал интересный инструмент, способный зафлудить серверы Cobalt Strike, которые часто используются киберпреступными группировками. В процессе эксплуатации софт может исказить внутренние базы данных злоумышленников.

Инструмент получил имя CobaltSpam, характерно отражающее его назначение. А за созданием тулзы стоит специалист по кибербезопасности Марио Хенкель https://twitter.com/HarioMenkel.

Эксперт поведал изданию The Record, что за основу он взял проект компании SentinelOne — CobaltStrikeParser. Напомним, что последний создан для считывания информации с настроек серверов Cobalt Strike.

Как объяснил Хенкель, его инструмент пингует сервер Cobalt Strike и регистрирует там новые «маяки» (beacons). Термин «beacons» используется в документации Cobalt Strike для обозначения системы, заражённой бэкдором Cobalt Strike.

Основной замысел CobaltSpam заключается в противодействии атакующим, с его помощью у экспертов будет дополнительный инструмент для борьбы с кибергруппами. Например, специалисты после выявления сервера Cobalt Strike могут «забросать» его фейковыми данными, которые введут злоумышленников в заблуждение.

По словам Хенкеля, инструмент работает достаточно быстро и при этом может генерировать 1-2 фейковых маяка в секунду. Таким образом, за ночь исследователи могут зафлудить вредоносный сервер десятками тысяч поддельных данных.

Напомним, что в начале месяца эксперты выявили несколько DoS-уязвимостей в Cobalt Strike. С помощью этих дыр, как отметили специалисты, можно заблокировать каналы связи с командным сервером (C2) атакующих.

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