Microsoft: Китайский вредонос использует баг Windows для маскировки заданий

Microsoft: Китайский вредонос использует баг Windows для маскировки заданий

Microsoft: Китайский вредонос использует баг Windows для маскировки заданий

Microsoft наткнулась на новую вредоносную программу, фигурирующую в атаках китайской кибергруппировки Hafnium. Закрепиться в скомпрометированной системе зловреду помогает создание и маскировка заданий в Планировщике Windows.

Hafnium известна своими шпионскими кампаниями против оборонки США и зарубежных исследователей. В прошлом году эти хакеры использовали 0-day дыры ProxyLogon, затрагивающие все поддерживаемые версии Microsoft Exchange.

В этот раз команда Microsoft Detection and Response Team (DART) обнаружила один из инструментов Hafnium, который получил имя Tarrask. По словам специалистов, он используется для эксплуатации ранее неизвестного бага Windows, позволяющего злоумышленникам прятать вредоносные задачи в Планировщике.

Эти «спрятанные» задачи кибергруппировка использует для сохранения доступа к взломанному устройству в случае его перезагрузки, а также для повторного установления соединения с командным сервером (C2).

 

Найти замаскированные задачи можно только в случае аудита системного реестра Windows. Чтобы выявить присутствие хакеров, DART рекомендует системным администраторам включить логирование для «TaskOperational».

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