Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атакует тысячи пользователей, большая часть которых находится в России. Аналитики «Лаборатории Касперского» утверждают, что в 2021 году число атакованных граждан выросло на 65% в сравнении с прошлым годом.

По всему миру в общей сложности QakBot поразил более 17 тысяч юзеров. Из них 10 500 проживают на территории России. Впервые этот вредонос попался экспертам в 2007 году, однако в последние годы его авторы существенно доработали троян.

Таким образом, вредонос превратился в один из самых мощных и коварных современных троянов, объясняют в «Лаборатории Касперского». Попав в систему жертвы, QakBot пытается добраться до счетов и электронных кошельков пользователя.

Частично троян выполняет функции кейлогера, поскольку способен фиксировать и записывать нажатия клавиш на клавиатуре. Помимо этого, вредоносная программа с лёгкостью крадёт файлы, cookies, логины, пароли; а последние версии QakBot умеют деактивироваться в виртуальной среде.

Зловред недавно обзавёлся новой функцией — кражей электронных писем, которые в дальнейшем помогают киберпреступникам использовать социальную инженерию. Специалисты «Лаборатории Касперского» считают, что атаки QakBot не прекратятся в ближайшее время, однако решения компании успешно детектируют банковского трояна.

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