Авторы трояна Trickbot совершенствуют защиту веб-инжектов

Авторы трояна Trickbot совершенствуют защиту веб-инжектов

Авторы трояна Trickbot совершенствуют защиту веб-инжектов

Анализ новейших образцов Trickbot, проведенный в IBM Trusteer, показал, что у трояна-долгожителя появилась дополнительная защита от обнаружения и анализа. Нововведения по большей части направлены на сокрытие кражи данных в рамках банковского фрода.

Модульный троян Trickbot объявился в интернете шесть лет назад и вначале работал, как обычный банкер, — воровал информацию, облегчающую отъем денег со счетов жертв заражения. Зловред постоянно совершенствуется, пережил ряд попыток ликвидации и в последние годы в основном используется как загрузчик других вредоносных программ.

Банковские трояны обычно осуществляют перехват финансовой информации посредством атаки man-in-the-browser (MitB) во время веб-сессии жертвы. При этом они используют веб-инжекты — скрипты, способные на лету подменять передаваемые данные.

Внедряемый код, как правило, хранится локально в конфигурационном файле зловреда; Trickbot, как оказалось, может также подгружать его в реальном времени со своего сервера. Таким образом, злоумышленники сразу убивают двух зайцев: упрощают себе замену веб-инжектов и осложняют выявление банков-мишеней для исследователей.

 

Используемый трояном JavaScript-загрузчик тоже претерпел изменения; теперь он запрашивает инжекты с C2 по защищенным каналам (HTTPS). Сами MitB-скрипты сильно обфусцированы — закодированы по Base64 и заполнены мусором, строки зашифрованы и перепутаны, имена переменных, функций и аргументов изменены.

В код Trickbot были также добавлены функции борьбы с дебагом; механизм реализован в виде JavaScript-сценария и позволяет выявить присутствие отладчика. Обнаружив попытку анализа, зловред провоцирует перегрузку по памяти, влекущую отказ браузера.

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