Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot вспомнили старый метод распространения вредоносных программ, известный как Squiblydoo. Его суть заключается в использовании документов Microsoft Office и процесса regsvr32.exe.

О новой активности киберпреступников рассказала команда исследователей из Uptycs. По словам специалистов, использование regsvr32.exe в атаках демонстрирует скачок за последние 2-3 месяца. Чаще всего атакующие задействуют файлы Excel, но встречаются и другие форматы документов.

Зачем злоумышленникам понадобилась утилита regsvr32.exe? Цепочка заражения, используемая в последних кампаниях Qbot и Lokibot, задействует regsvr32.exe для обхода списков блокировки, которые могут сорвать атаку. Отметим, что regsvr32 отвечает в системе Windows за регистрацию OLE, DLL и элементов управления ActiveX.

Киберпреступники используют утилиту для загрузки COM-скриптлетов из удалённого источника с помощью библиотеки scrobj.dll. В этой схеме regsvr32 помогает им зарегистрировать OCX-файлы. Такая техника получила имя «Squiblydoo», злоумышленники используют её с 2017 года.

В кампаниях Qbot и Lokibot атакующие прибегают к документам форматов Excel, Word, RTF и т. п. Они отличаются наличием вредоносных макросов, которые запускают regsvr32 в качестве дочернего процесса.

Поскольку regsvr32 представляют собой «родной» инструмент Windows, у преступников появляется отличная возможность избежать детектирования защитными решениями. Эксперты опубликовали индикаторы компрометации, которые помогут организациям расследовать кибератаки.

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