Китайские APT-группы используют шифровальщики для прикрытия кибершпионажа

Китайские APT-группы используют шифровальщики для прикрытия кибершпионажа

Китайские APT-группы используют шифровальщики для прикрытия кибершпионажа

Две китайские APT-группировки правительственного уровня ведут операции кибершпионажа под прикрытием программ-шифровальщиков. В частности, злоумышленники используют загрузчик HUI Loader и пытаются добраться до интеллектуальной собственности западных и японских компаний.

О киберкампании китайских хакеров рассказали исследователи из Secureworks. Речь идёт о двух кибергруппировках — Bronze Riverside (APT41) и Bronze Starlight (APT10), которые используют HUI Loader для установки вредоносов PlugX, Cobalt Strike и QuasarRAT.

В качестве прикрытия шпионажа и для отвлечения внимания использовались пять семейств программ-вымогателей: LockFile, AtomSilo, Rook, Night Sky и Pandora. Новая версия HUI Loader позволяла перехватывать вызовы Windows API, а также отключать функции Event Tracing for Windows (ETW) и Antimalware Scan Interface (AMSI).

В Secureworks отметили, что Pandora и последняя версия HUI Loader имеют схожие куски кода, но здесь стоит упомянуть, что Night Sky, Pandora и Rook — все они обязаны своим происхождением исходному коду Babuk.

 

Интересно, что пять упомянутых шифровальщиков никогда не хватали звёзд с неба и даже расценивались ИБ-специалистыми как своего рода поделки. Отсюда следует вывод: Bronze Starlight специально использует вымогатели низкого качества для маскировки по-настоящему важной части атак — кибершпионажа.

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