Венесуэльского кардиолога обвинили в создании шифровальщиков

Венесуэльского кардиолога обвинили в создании шифровальщиков

Венесуэльского кардиолога обвинили в создании шифровальщиков

В Бруклине огласили обвинения, выдвинутые против жителя Венесуэлы Сагалы Гонсалеса (Moises Luis Zagala Gonzalez), известного в Сети как Nosophoros, Aesculapius и Nebuchadnezzar. Ему инкриминируют создание и использование шифровальщиков, а также пособничество распространению таких вредоносных программ — через торговлю инструментами вымогательства и оказание помощи в проведении атак.

Собранные ФБР свидетельства указывают на то, что врач-кардиолог с двойным гражданством (Венесуэлы и Франции) является автором Jigsaw и билдера Thanos. Программирование он освоил самостоятельно и решил подзаработать приобретенными умениями и навыками, создавая зловредов на продажу.

Шифровальщик Jigsaw примечателен тем, что использует таймер «Судного дня», считающий количество попыток удалить вредоносный код. Если жертва проявляет упорство, становится понятно, что выкупа не будет; в таких случаях вредонос начинает стирать ее файлы.

В конце 2019 года вирусописатель-самоучка начал рекламировать на хакерских форумах новый инструмент — компоновщик Thanos. С его помощью можно создавать уникальные экземпляры вымогательских программ с целью использования или сдачи в аренду. Билдер позволяет, например, кастомизировать записку с требованием выкупа; пользователю также предоставляется возможность красть данные жертвы по выбору (задавая типы файлов), отключать антивирусы, использовать функцию самоудаления зловреда.

Свои творения Гонсалес предоставляет в пользование по лицензии или как услугу — за процент от выручки в рамках партнерской программы. Лицензионное использование до недавних пор контролировалось: вредоносный код периодически связывался с сервером разработчика (арендован в Северной Каролине и уже отключен), чтобы тот мог проверить статус.

Подписчикам сервиса, созданного на основе Thanos, предоставляются услуги техподдержки: в приватных чатах клиентам разъясняют, как использовать билдер, разворачивать зловреда после проникновения в сеть, воровать пароли с компьютеров жертв, создавать биткоин-кошельки для приема выкупа.

Гонсалес также внимательно изучает отзывы с рассказом о проведенных атаках; в тех случаях, когда у жертвы имеется бэкап, он советует ограничиться кражей данных. По оценкам оператора Thanos-сервиса, его услугами параллельно пользуются от 5 до 20 аффилиатов, в том числе иранская APT-группа, избравшая мишенью израильские компании. Плату за услуги вирусописатель принимает в биткоинах, монеро и фиатной валюте, для которой использует PayPal-аккаунт своего родственника, проживающего во Флориде.

В США возбудили уголовное дело по фактам попыток вмешательства в работу компьютеров и преступного сговора с целью такого вторжения. Если Гонсалеса удастся заполучить и предать суду, его могут по совокупности посадить на 10 лет.

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