Банковский троян Chaes взламывает Google Chrome вредоносными расширениями

Банковский троян Chaes взламывает Google Chrome вредоносными расширениями

Банковский троян Chaes взламывает Google Chrome вредоносными расширениями

Крупная кампания, в которой участвуют более 800 взломанных WordPress-сайтов, распространяет банковский троян, ворующий учётные данные клиентов кредитных организаций. Вредонос получил имя Chaes, о его атаках рассказали специалисты антивирусной компании Avast.

По словам исследователей, операторы трояна распространяют его с конца 2021 года. Взламывая сотни веб-ресурсов, злоумышленники добавляют на них вредоносные скрипты, приводящие к загрузке Chaes на устройства посетителей.

В этой кампании используется уже избитый приём — просьба установить приложение Java Runtime, которое на деле является фейком. К сожалению, многие пользователя, видимо, до сих пор клюют на такие уловки, иначе объяснить заражение невозможно.

 

На компьютер потенциальной жертвы загружается MSI-установщик, который содержит три JavaScript-файла: install.js, sched.js и sucesso.js. Эти «три брата» подготавливают среду Python для дальнейшей компрометации.

Скрипт с именем sched.js создаёт задачу в «Планировщике заданий» и объект автозапуска, таким образом обеспечивая вредоносу плотное закрепление в системе. Файл sucesso.js, как можно понять из его имени, отвечает за передачу командному серверу (C2) информации об успешной установке или о сбое.

А вот скрипт install.js гораздо интереснее своих собратьев, поскольку он может выполнять следующие действия:

  • Проверять интернет-соединение (используя google.com).
  • Создавать директорию %APPDATA%\\\\extensions.
  • Загружать защищённые паролями архивы python32.rar, python64.rar и unrar.exe в упомянутую выше директорию.
  • Записывать путь этой папки в HKEY_CURRENT_USER\\Software\\Python\\Config\\Path.
  • Собирать информацию о системе.
  • Выполнять команду unrar.exe с аргументами для распаковки python32.rar и python64.rar.
  • Подключаться к командному серверу и загружать оттуда зашифрованные пейлоады.

 

Заключительным этапом вредонос устанавливает вредоносные Chrome-расширения. В отчёте Avast перечислены эти аддоны:

  • Online – снимает цифровой отпечаток жертвы и создаёт ключ реестра.
  • Mtps4 – подключается к C2-серверу и ждёт входящих PascalScript. Также может снимать скриншоты и отображать их во весь экран, чтобы скрыть вредоносную активность.
  • Chrolog – крадёт пароли из Google Chrome.
  • Chronodx – представляет собой загрузчик и банковский JS-троян. Работает незаметно и ждёт запуска Chrome.
  • Chremows – крадёт учётные данные от торговых онлайн-площадок.

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