Подтверждено: Azov — вайпер, стирает по 666 байтов данных за раз

Подтверждено: Azov — вайпер, стирает по 666 байтов данных за раз

Подтверждено: Azov — вайпер, стирает по 666 байтов данных за раз

Вредонос Azov, позиционируемый как шифровальщик, продолжает собирать жатву по всему миру. В Check Point Research проанализировали Windows-зловреда и выяснили, что в действительности это вайпер, уничтожающий данные и заражающий другие программы.

Лжешифровальщик Azov объявился в Сети в прошлом месяце. Его атаки отличаются тем, что для возврата заблокированных файлов злоумышленники предлагают через Twitter связаться с известными ИБ-экспертами — Александрой Донец (@hasherezade), Майклом Гиллеспи (@demonslay335), Лоренсом Абрамсом из BleepingComputer, командой MalwareHunterTeam.

Других контактов операторы зловреда не предоставляют, и вызволить данные обычным путем — через уплату выкупа — невозможно. В связи с этим Azov отнесли к деструктивным вредоносным программам и, как теперь выяснилось, попали в точку.

Проведенный в Check Point анализ показал, что выдаваемый за шифровальщика зловред на самом деле умышленно портит данные, перезаписывая содержимое файлов. Согласно настройкам, эта функциональность включилась 27 октября.

В комментарии для BleepingComputer эксперт ИБ-компании Иржи Винопал (Jiří Vinopal) пояснил, что вайпер перезаписывает файлы, работая в цикле над блоками по 666 байт, притом с пропусками. В итоговой структуре блоки, заполненные произвольными данными, чередуются с оригинальными: мусорный — исходный, мусорный — исходный и т. д.

Более того, вредонос внедряет в исполняемые файлы жертвы (64-битные) шелл-код, инициирующий стирание данных при каждом запуске безобидной программы. Исключения составляют экзешники, путь к которым включает следующие строки:

  • :\Windows
  • \ProgramData\
  • \cache2\entries
  • \Low\Content.IE5\
  • \User Data\Default\Cache\
  • Documents and Settings
  • \All Users

Зараженные таким образом файлы различаются по контрольной сумме. Полиморфизм в данном случае, видимо, используется для обхода антивирусов.

Доставка Azov пока осуществляется прежним способом — с помощью SmokeLoader. Намеки на украинское происхождение в названии зловреда и адресованной жертвам записке исследователи склонны считать ложным прикрытием.

Последние две недели число новых образцов на VirusTotal быстро растет; уровень детектирования вайпера на 8 ноября составляет 51/70. Очистка от инфекции потребует переустановки Windows. Не исключено, что после визита Azov в системе объявятся и другие зловреды, в том числе инфостилеры, поэтому потенциальным жертвам советуют сбросить все пароли к имейл и финансовым сервисам, а также позаботиться о сохранности прочей конфиденциальной информации.

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