Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Аналитики из Group-IB опубликовали подробности летней кибератаки APT-группы Tonto Team, которой многие исследователи приписывают китайские корни. Вредоносные письма, разосланные на адреса сотрудников компании, были вовремя обнаружены и заблокированы; аналогичные послания получили несколько десятков российских ИТ- и ИБ-вендоров.

По данным GIB, хакерская группировка Tonto Team специализируется на кибершпионаже и краже интеллектуальной собственности как минимум с 2009 года. Изначально ее интересовали только мишени в Южной Корее, Японии, США и на Тайване, но к 2020 году целевые атаки распространились на страны Восточной Европы.

Летние вторжения начинались с адресного письма с вредоносным вложением — документом Microsoft Office с RTF-эксплойтом, созданным с помощью компоновщика Royal Road. Для проведения рассылок злоумышленники зарегистрировали почтовый ящик на бесплатном сервисе GMX Mail (Global Message eXchange).

Сообщения распространялись от имени реального сотрудника целевой компании. Из используемых эксплойтов были выявлены не утратившие актуальность CVE-2017-11882, CVE-2018-0802 и CVE-2018-0798 для Equation Editor (Microsoft от него отказалась в 2018 году).

 

После отработки эксплойта в систему загружается кастомный бэкдор Bisonal, который Tonto Team использует с 2019 года. Вредонос обеспечивает хакерам удаленный доступ и позволяет выполнять различные команды на зараженной машине. Для их получения он обращается к японскому серверу, который и ранее использовался в атаках APT-группы.

Основные функциональные возможности Bisonal:

  • сбор информации о скомпрометированном хосте (языковая кодировка системы, адрес прокси-сервера, время с момента загрузки системы, имя хоста, имя учетной записи, из-под которой запущен файл, локальный IP-адрес);
  • получение списка процессов;
  • завершение указанного процесса;
  • получение удаленного доступа к cmd.exe;
  • загрузка файла с командного сервера и его запуск;
  • создание файла на диске с использованием локальной языковой кодировки.

В ходе летних атак китайские хакеры также использовали другую полезную нагрузку — ранее недокументированный бэкдор QuickMute.

Все IoC, подтверждающие атрибуцию, приведены в блог-записи Group-IB, посвященной разбору APT-атак. Как выяснилось, это уже вторая атака Tonto Team против Group-IB; первая была проведена летом 2021 года и тоже оказалась провальной.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru