Операторы шифровальщика Magniber используют уязвимости в Internet Explorer

Операторы шифровальщика Magniber используют уязвимости в Internet Explorer

Операторы шифровальщика Magniber используют уязвимости в Internet Explorer

Банда кибервымогателей, распространяющая вредоносную программу Magniber, начала использовать уязвимости в Internet Explorer и вредоносную рекламу для проникновения в систему жертвы. Задача злоумышленников — зашифровать файлы пользователей.

Речь идёт о двух багах, которым присвоили идентификаторы CVE-2021-26411 и CVE-2021-40444. Это довольно опасные бреши, поскольку каждая из них получила 8,8 баллов по шкале CVSS v3.

Первую уязвимость (CVE-2021-26411) Microsoft устранила ещё в марте 2021 года, суть её заключается в повреждении памяти. Для эксплуатации требуется, чтобы жертва зашла на специальный веб-сайт.

Вторая брешь (CVE-2021-40444) немного посерьёзнее, поскольку допускает удалённое выполнение кода. Эта проблема затрагивает движок «ослика», а её эксплуатация подразумевает открытие вредоносного документа.

Стоит отметить, что киберпреступники использовали CVE-2021-40444 в качестве 0-day ещё до выхода патча (датируется сентябрём 2021 года). Например, на одном из хакерских форумов появилась инструкция по эксплуатации этой дыры.

Кибергруппировка, распространяющая Magniber, известна своей любовью к использованию различных уязвимостей. Например, в августе преступники активно эксплуатировали PrintNightmare для взлома Windows-серверов.

В этой же кампании группа решила задействовать баги Internet Explorer и вредоносную рекламу для доставки набора эксплойтов. Исследователи из Tencent Security изучили пейлоады Magniber и отметили, что причиной выбора дыр в IE может быть простота их эксплуатации.

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