Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Данные телеметрии Sophos и Центра SANS по сетевым угрозам (ICS SANS) показали, что попытки эксплуатации уязвимости CVE-2021-44228 пошли на спад. Эксперты объясняют тренд отсутствием универсального инструмента атаки: библиотеку Apache Log4j используют многие Java-приложения, но по-разному, поэтому злоумышленникам проще найти другие дыры, чем тратить время на кастомизацию эксплойта.

Подробности 10-балльной CVE-2021-44228, получившей известность как Log4Shell, были раскрыты в минувшем декабре. Уязвимость сразу привлекла всеобщее внимание: компонент, в котором ее нашли, широко используется, а код эксплойта умещается в одну строку.

Сразу после публикации в ICS SANS зафиксировали резкий рост сканов, нацеленных на поиск уязвимых веб-приложений на Java. Позднее были замечены также попытки тестирования различных эксплойтов. Всплеск активности, связанной с Log4Shell, наблюдался три недели, затем и злоумышленники, и исследователи потеряли интерес к новой дыре.

 

Данные Sophos по ее клиентской базе подтверждают тренд, подмеченный исследователями из ICS SANS.

 

Попытки массовых, автоматизированных атак при этом были весьма ограниченны. Вначале злоумышленники опробовали эксплойт для VMWare Horizon, потом обратили внимание на серверы Cyclos, а в январе под удар попали VMWare ESXi, роутеры ZyXEL и сетевые устройства Ubiquiti.

Конечная полезная нагрузка в этих атаках была разнообразной: APT-бэкдоры, боты, майнеры криптовалюты, шифровальщики, банковские трояны.

Несмотря на тенденцию к спаду, эксперты не советуют расслабляться: площадь атаки велика, далеко не все уязвимые программы получили патчи, а степень опасности угрозы при этом слишком высока, чтобы ее игнорировать.

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