Вредонос Raccoon переписан на C, стал быстрее воровать данные

Вредонос Raccoon переписан на C, стал быстрее воровать данные

Вредонос Raccoon переписан на C, стал быстрее воровать данные

Инфостилер Raccoon, два месяца не подававший признаков жизни, вернулся в новой версии (2.0), которая, по свидетельству S2W, пока мало чем отличается от предыдущей. Недоработки в новом коде и отсутствие некоторых функций говорят о вероятности обновлений; развитие версии 1.0 прекращено — вирусописатели сами заявили об этом.

В конце марта участники проекта Raccoon были вынуждены свернуть свои операции из-за гибели основного разработчика; соответствующее объявление обнаружили в даркнете специалисты S2W. Автор поста пообещал вернуться с новой версией зловреда, а в середине мая в Telegram-канале кибергруппы появились подробности новинки, проходящей тестирование.

В начале текущего месяца экспертам удалось раздобыть образец Raccoon V2 — в ходе вредоносной кампании FakeCrack, в рамках которой раздавались различные инфостилеры, в том числе RedLine. Проведенный в S2W анализ показал, что вернувшийся «енот» переписан на C/C++, то есть стал проворнее, а также получил новый билдер, фронтенд и бэкенд.

Упаковщик кода остался прежним, строки, как и ранее, шифруются с использованием Base64 и RC4. Из отличий самое очевидное — появление «визитной карточки» Raccoon в лог-файле.

 

Поток выполнения в целом сохранился, хотя многие части вредоносной программы были изменены.

 

При запуске зловред проверяет страну, в которую прибыл (ищет строку «ru» в дефолтном Locale Name), но никаких действий после этого пока не совершает. Он также пытается удостовериться, что текущий процесс запущен с привилегиями Local System, но результат тоже не использует (прежний Raccoon пускал в ход функцию, дублирующую токен explorer.exe).

Адреса центров управления (у подвергнутого анализу семпла их было пять) вшиты в код. Формат конфигурационного файла, получаемого с сервера, изменен с JSON на кастомный. Для сбора информации оттуда же загружаются восемь DLL; системные данные отсылаются на C2 без создания файла, как ранее.

Список объектов для кражи, интересующих Raccoon, остался примерно тем же:

  • хранилище браузера;
  • установленные криптовалютные расширения браузера (MetaMask, TronLink, BinanceChain, Ronin, coinomi, electrum и т. п.);
  • программы-кошельки (exodus, atomic, jaxx, binance, coinomi, electrum и проч.) и файлы wallet.dat на локальных дисках;
  • локальные файлы по выбору оператора;
  • все, что связано с Telegram.

Обновленный инфостилер также умеет делать и отсылать скриншоты, выполнять дополнительные команды и загружать других зловредов.

Распространяется Raccoon V2 пока по-прежнему — через кряки, однако аналитики предупреждают, что в дальнейшем могут появиться и другие способы.

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