Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная киберпреступная группировка с 2017 года запустила тысячи серверов на входном, среднем и выходном уровнях «луковой» сети Tor. Исследователи в области кибербезопасности считают, что это была попытка деанонимизировать пользователей Tor. Группе присвоили имя KAX17.

По данным специалистов, на пике своей активности злоумышленники контролировали более 900 вредоносных серверов, часть которых служили входными точками, ещё часть — узлами среднего уровня и точками выхода.

Как правило, задача таких узлов заключается в шифровании и анонимизации трафика пользователей, когда он входит и покидает сеть Tor. Этого получается добиться за счёт создания гигантской сети прокси-серверов, перебрасывающих друг другу соединение.

Стоит отметить, что добавленные в Tor-сеть серверы должны включать контактную информацию (например, адрес электронной почты). Это условие необходимо для того, чтобы администраторы сети и правоохранительные органы смогли связаться с операторами сервера в случае некорректной конфигурации или жалобы.

Тем не менее этим правилом часто пренебрегают и добавляют в сеть Tor серверы без указанной контактной информации, поскольку для приемлемого уровня конфиденциальности необходимо большое количество узлов.

Специалист по защите информации, известный под онлайн-псевдонимом Nusenu, не так давно обратил внимание на интересный паттерн Tor-узлов без контактной информации. Впервые своими наблюдениями эксперт поделился в 2019 году.

Присвоив операторам этих серверов имя KAX17, Nusenu позже обнаружил, что активность этой группы уходит корнями в 2017 год. Злоумышленники регулярно добавляли в сеть серверы без данных для связи. Большая часть этих серверов выступала в качестве входных точек и узлов среднего уровня, но были также и точки выхода.

Как пояснил Nusenu, это странное поведение, поскольку обычно киберпреступники используют именно выходные узлы, чтобы иметь возможность модифицировать пользовательский трафик. Так делала, например, группировка BTCMITM20.

У KAX17, судя по всему, задача другая — собрать побольше информации о подключающихся к сети пользователях. Согласно результатам исследования, в какой-то момент была 16-процентная вероятность подключиться к Tor через один из серверов злоумышленников, 35% — наткнуться на один из узлов KAX17 среднего уровня и 5% — стать жертвой на выходе из сети.

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