Создан декриптор для жертв шифровальщика Hive 5 (который на Rust)

Создан декриптор для жертв шифровальщика Hive 5 (который на Rust)

Создан декриптор для жертв шифровальщика Hive 5 (который на Rust)

Итальянский ИБ-исследователь, известный в Твиттере как @reecdeep, создал декриптор ключевого потока, генерируемого Hive версии 5. Инструмент, позволяющий вернуть данные, которые зашифровал переписанный на Rust вредонос, выложен в безвозмездное пользование на GitHub.

В конце прошлого месяца вышел бесплатный декриптор для жертв Hive, написанного на Go (версий c 1 по 4 включительно). Авторы утилиты предупредили, что в случае заражения шифровальщиком новейшей версии она бесполезна.

Это ограничение теперь снято благодаря reecDeep. Специалист по реверс-инжинирингу изучил шифратор, написанный на Rust, и создал PoC-кейген, а затем программу, способную из-под отладчика генерировать списки ключей и подбирать нужные прямо на зараженной машине. Пользователю при этом предоставляется выбор из трех возможных операций:

 

В комментарии для Tech Monitor аналитик отметил, что стимулом для создания PoC-декриптора послужил рост активности Hive. Операторы шифровальщика сосредоточили внимание на медицинских учреждениях, и такие атаки ставят под угрозу здоровье и даже жизнь пациентов.

По данным Recorded Future, с которыми ознакомился репортер, Hive сейчас делит второе место с BlackCat в рейтинге вредоносов по числу публикаций на сайтах утечек, созданных вымогателями. Возглавляет печальный список по-прежнему LockBit — похожие результаты за май получили аналитики из NCC Group.

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