Скрытный Linux-вредонос Symbiote инфицирует запущенные процессы

Скрытный Linux-вредонос Symbiote инфицирует запущенные процессы

Скрытный Linux-вредонос Symbiote инфицирует запущенные процессы

Исследователи в области кибербезопасности рассказали о Linux-вредоносе, который, согласно их описанию, «практически невозможно детектировать». Получивший имя Symbiote зловред способен маскироваться в запущенных процессах и сетевом трафике жертвы.

За киберугрозой наблюдали специалисты компаний BlackBerry и Intezer, которые полагают, что авторы вредоноса начали работать над ним в ноябре 2021 года. При этом злоумышленники используют свою разработку для атак на финансовый сектор Латинской Америки.

«Основная цель Symbiote — украсть учётные данные и установить доступ к атакованной машине через бэкдор. От других Linux-вредоносов Symbiote отличается инфицированием запущенных процессов, поскольку большинство подобных зловредов использует отдельный исполняемый файл», — пишут в отчёте эксперты.

Бэкдор достигает своих целей с помощью «родной» функции Linux — LD_PRELOAD, ранее её использовали такие вредоносный программы, как Pro-Ocean и Facefish.

 

Помимо сокрытия своего в файловой системе, Symbiote также может прятать свой трафик, используя функцию Berkeley Packet Filter (eBPF). «Симбиот» внедряется в процесс софта-инспектора и задействует BPF для фильтрации результатов.

Следующим шагом Symbiote запускает функциональность руткита, чтобы ещё больше затруднить обнаружение в системе. Украденные учётные данные вредонос хранит в зашифрованном виде в файлах, замаскированных под C-заголовки.

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