Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

При разборе вымогательской атаки эксперты Arctic Wolf Networks выяснили, что для входа в корпоративную сеть операторы шифровальщика Lorenz использовали критическую уязвимость в MiVoice Connect — продукте Mitel для организации VoIP-связи.

В появлении опасной дыры (CVE-2022-29499, 9,8 балла CVSS) повинен компонент Service Appliance. Наличие уязвимости позволяет без аутентификации подавать команды, вызывая скрипт диагностики, и грозит удаленным исполнением вредоносного кода.

В качестве временной меры защиты вендор в апреле выпустил (PDF) специальный скрипт; полностью проблему, по словам Arctic Wolf, решили в июле, когда вышел релиз MiVC 19.3. Поиск по Shodan, проведенный известным ИБ-экспертом Кевином Бомоном (Kevin Beaumont), выявил более 20 тыс. доступных из интернета и потенциально уязвимых устройств, с наибольшей концентрацией в США и Великобритании.

 

Злоумышленникам, попавшим в поле зрения Arctic Wolf, эксплойт CVE-2022-29499 помог получить обратный шелл и развить атаку, используя Chisel — приложение для туннелирования с открытым исходным кодом. Шифрование данных (на серверах ESXi) осуществлялось с помощью вредоноса Lorenz и легитимного инструмента BitLocker разработки Microsoft.

В этом году в продуктах Mitel Networks для совместной работы и VoIP нашли еще одну критическую уязвимость — CVE-2022-26143, позволяющую усилить DDoS-поток в миллиарды раз. К счастью, такие пособники дидосеров маломощны, и в интернете их немного (в марте было 2600).

Что касается Lorenz, для него уже создан бесплатный декриптор, который доступен на сайте NoMoreRansom. Правда, с его помощью можно расшифровать только некоторые типы файлов — документы Office, PDF, изображения, видео.

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