Avast выпустил бесплатные дешифраторы для AtomSilo, Babuk и LockFile

Avast выпустил бесплатные дешифраторы для AtomSilo, Babuk и LockFile

Avast выпустил бесплатные дешифраторы для AtomSilo, Babuk и LockFile

Специалисты чешской антивирусной компании Avast выпустили набор бесплатных дешифраторов, которые должны помочь жертвам программ-вымогателей AtomSilo, Babuk и LockFile. Эксперты отметили, что им удалось взломать схему шифрования, которую используют злоумышленники.

Файлы, пострадавшие от AtomSilo и LockFile, можно восстановить одним дешифратором (.EXE), поскольку эти два вымогателя действуют похожим образом.

«Семейства шифровальщиков AtomSilo и LockFile очень похожи, фактически их различают лишь небольшие особенности работы. Именно поэтому для возврата пострадавших файлов в прежнее состояние используется один дешифратор», — пишет Avast в блоге.

 

В создании утилит для расшифровки специалистам Avast помогла информация, опубликованная Ири Винопалом, исследователем в области кибербезопасности из RE-CERT. В частности, эксперт отмечал, что ему удалось найти способ взломать шифрование AtomSilo.

А вот для Babuk чешская антивирусная компания использует отдельный дешифратор. Как отметили сотрудники, в создании утилиты помог анализ исходного кода программы-вымогателя, опубликованного в сентябре на одном из русскоязычных киберпреступных форумов. Напомним, что автор Babuk собственноручно слил код вредоноса после того, как ему поставили четвёртую стадию рака лёгких.

Тем не менее в Avast предупредили, что разработанный дешифратор будет работать только для тех файлов, к которым добавились расширения .babuk или .babyk.

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