Эксперты поймали новый инфостилер Stealc с богатой функциональностью

Эксперты поймали новый инфостилер Stealc с богатой функциональностью

Эксперты поймали новый инфостилер Stealc с богатой функциональностью

На площадках дарквеба появилась новая вредоносная программа Stealc, заточенная под кражу конфиденциальной информации жертвы. Авторы агрессивно рекламируют своё детище, расхваливая функциональные возможности, напоминающие других вредоносов: Vidar, Raccoon, Mars и Redline.

На Stealc обратили внимание исследователи из компании SEKOIA. В январе специалисты наткнулись на новое семейство, а уже в начале февраля зафиксировали факт его распространения.

На киберпреступных форумах Stealc рекламировал пользователь под ником “Plymouth“. Вредонос преподносили как отличный инструмент для кражи данных, поставляемый в связке с простой в использовании панелью администратора.

 

Plymouth честно признавал, что Stealc не создавался с нуля, в основу зловреда легки другие популярные инфостилеры: Vidar, Raccoon, Mars и Redline. В отчёте SEKOIA эксперты указывают, что принцип коммуникаций с командным центром (C2) схож с тем, что используют Vidar и Raccoon. К слову, Stealc рандомизирует URL C2.

На основе пойманного SEKOIA образца исследователи выписали следующие особенности Stealc:

  • Билд весит всего 80 КБ;
  • Зловред использует сторонние легитимные DLL;
  • Семпл написан на C и задействует возможности API Windows;
  • Большая часть строк обфусцирована с помощью RC4 и base64;
  • Вредонос извлекает скомпрометированные данные в автоматическом режиме;
  • Stealc атакует 22 браузера, 75 плагинов и 25 кошельков.

Один из выявленных методов распространения инфостилера — через видео на YouTube, в которых объясняется, как установить взломанный софт.

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