Kaspersky фиксирует рост числа атак через Windows Print Spooler

Kaspersky фиксирует рост числа атак через Windows Print Spooler

Kaspersky фиксирует рост числа атак через Windows Print Spooler

В период с июля 2021 года по апрель 2022-го эксперты «Лаборатории Касперского» насчитали около 65 тыс. атак с использованием уязвимостей в диспетчере очереди печати Windows. Почти половина из них (31 тыс.) были зарегистрированы в течение последних четырех месяцев.

Чаще всего такие инциденты происходили в Италии, Турции и Южной Корее. В период с января по апрель повышенная эксплойт-активность, связанная с Windows Print Spooler, наблюдалась в Австрии, Франции и Словении.

В основном злоумышленники пытаются использовать уязвимости службы печати, найденные за последний год. Наиболее известны из них CVE-2021-1675 и CVE-2021-34527 (PrintNightmare) — Microsoft боролась с ними прошлым летом, пытаясь минимизировать ущерб, причиненный публикацией PoC-эксплойтов.

В апреле объявилась CVE-2022-22718, которая тоже позволяла получить доступ к корпоративным ресурсам. По данным Kaspersky, атаки через уязвимости в Windows Print Spooler были в основном нацелены на кражу данных, в том числе с помощью специализированных зловредов. Эксплойт также открывал возможность для внедрения в сеть других вредоносных программ — например, шифровальщиков.

Защититься от атак через Windows Print Spooler, по мнению экспертов, помогут следующие рекомендации:

  • устанавливать патчи по мере выхода и в кратчайшие сроки;
  • регулярно проверять защищенность ИТ-инфраструктуры;
  • установить спецзащиту от фишинга на конечных точках и почтовых серверах — для снижения риска заражения;
  • использовать средства защиты от сложных атак, способные обнаружить и устранить угрозу на ранней стадии (EDR, системы защиты от APT-атак, спецуслуги);
  • предоставить работникам SOC-центра доступ к актуальной информации об угрозах, регулярно проводить для них тренинги.

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