Microsoft рассказала об атаках четырёх программ-вымогателей для macOS

Microsoft рассказала об атаках четырёх программ-вымогателей для macOS

Microsoft рассказала об атаках четырёх программ-вымогателей для macOS

Команда Microsoft Security Threat Intelligence предупреждает об активности операторов четырёх семейств программ-вымогателей, заточенных под атаки на пользователей macOS. Вредоносы известны под именами KeRanger, FileCoder, MacRansom и EvilQuest.

Чтобы попасть на устройство, вымогатели в первую очередь рассчитывают на взаимодействие с пользователем. Например, зловред может пробраться на компьютер вместе с поддельным приложением или пиратской версией легитимного софта.

Тем не менее есть и другие векторы: вредоносные программы может загрузить дроппер или они могут стать одной из составляющей атаки на цепочки поставок. Как отмечают специалисты, авторы вымогателей задействуют легитимную функциональность, а также прибегают к помощи эксплойтов для ряда уязвимостей.

Кроме того, вредоносы могут атаковать конкретные типы файлов, причём делают это избирательно. Специалисты Microsoft выписали файлы и директории в macOS, которым вымогатели уделяют особое внимание. FileCoder и MacRansom, например, используют Linux-утилиту “find“ для поиска файлов, которые необходимо зашифровать.

FileCoder ищет файлы в директориях “/Users” и “/Volumes“, исключая README:

 

Семейства KeRanger и EvilQuest используют последовательность библиотечных функций opendir()readdir() и closedir() для получения списка файлов. Помимо этого, KeRanger, MacRansom и EvilQuest задействуют как софтовые, так и аппаратные проверки, чтобы не дать запустить себя в виртуальной среде. Чтобы закрепиться в системе, вымогатели создают LaunchDaemons и LaunchAgents, а также используют очередь ядра.

Для шифрования файлов FileCoder прибегает к помощи утилиты ZIP, а KeRanger использует AES. MacRansom же предпочитает симметричное шифрование.

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