Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Исследователи из HP обнаружили нового JavaScript-зловреда, который уже активно используется для засева троянов удаленного доступа и программ для кражи информации. Вредонос, получивший кодовое имя RATDispenser, пока плохо детектируется антивирусами.

Новоявленный загрузчик, по данным экспертов, объявился в интернете три месяца назад. Из 155 выявленных образцов 94% работали как дроппер, то есть не использовали сетевые соединения для доставки целевой полезной нагрузки.

Распространяется RATDispenser через спам-письма с вредоносным вложением. Для маскировки приаттаченный файл снабжен двойным расширением — .txt.js.

С той же целью вирусописатели используют обфускацию; при запуске зловред расшифровывает себя и записывает VBScript-файл в папку %TEMP%, используя cmd.exe. В итоге на машину жертвы загружается RAT-троян или инфостилер.

На настоящий момент выявлено восемь разных вредоносов, доставляемых с помощью RATDispenser. Чаще всего это STTRAT или WSHRAT, остальные (AdWind, Formbook) — менее чем в 20% случаев. Не исключено, что операторы JavaScript-загрузчика предоставляют его в пользование как сервис (Malware-as-a-Service, MaaS).

Эксперты различают три версии вредоноса; больше пока не найдено, но в ближайшее время могут появиться новые. На VirusTotal, по данным HP, загружено 77 сэмплов; средний уровень детектирования — всего 11%.

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