350 вариаций вредоносных аддонов для браузеров атакуют россиян

350 вариаций вредоносных аддонов для браузеров атакуют россиян

350 вариаций вредоносных аддонов для браузеров атакуют россиян

Специалисты компании Zimperium обнаружили 350 вариаций вредоносного расширения, маскирующегося под полезные аддоны для Google Chrome, Opera и Mozilla Firefox и атакующего пользователей из России.

Zimperium назвала это семейство адваре “ABCsoup”. По словам исследователей, нежелательный софт устанавливается на компьютеры жертв с помощью исполняемого файла для Windows. При этом авторам вредоноса удаётся обходить большинство защитных программ, а также проверки в официальных магазинах расширений.

Интересно, что идентификатор адваре совпадает с идентификатором официального расширения Google Translate — aapbdbdomjkkjkaonfhkkikfgjllcleb, что позволяет убедить пользователя в легитимности аддона. Если же у пользователя уже установлен Google Translate, вредоносный аддон просто подменяет его.

 

«Кроме того, когда злонамеренное расширение установлено, Chrome Web Store считает, что это безобидный аддон, поскольку магазин проверяет только ID», — пишут исследователи из Zimperium.

Все варианты адваре показывают всплывающие рекламные окна, собирают персональные данные и внедряют вредоносный JavaScript-код, который действует как шпионский софт: записывает нажатия клавиш и мониторит веб-активность.

ABCsoup также проверяет у жертвы наличие российских соцсетей «ВКонтакте» и «Одноклассники», собирая данные этих аккаунтов.

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