Распространители QBot используют уязвимость Windows WordPad к угону DLL

Распространители QBot используют уязвимость Windows WordPad к угону DLL

Распространители QBot используют уязвимость Windows WordPad к угону DLL

Зафиксирован новый способ доставки QBot, он же QakBot, QuackBot и Pinkslipbot. Авторы недавней имейл-кампании, нацеленной на засев трояна на машины под Windows 10, использовали возможность подмены DLL, которую вызывает WordPad.

Для обхода антивирусов злоумышленники раздавали вредоносную библиотеку вместе с чистой копией текстового редактора Windows. Оба файла сохранялись в одной и той же папке, и WordPad при запуске загружал зловреда (приложения Windows начинают поиск нужной DLL со своего каталога).

Новую QBot-кампанию выявила две недели назад ИБ-команда Cryptolaemus. Вредоносные письма содержали ссылку на сайт с произвольно именованным ZIP-файлом. Проведенный в BleepingComputer анализ образца показал, что архив содержит два файла: document.exe (переименованная копия лончера WordPad, write.exe) и edputil.dll (вредоносная библиотека на замену).

 

Легитимная edputil.dll обычно находится в папке C:\Windows\System32, однако document.exe при запуске довольствуется тем, что под боком, не проверяя другие места. При активации зловред использует curl.exe для загрузки с удаленного хоста файла с расширением .PNG — еще одной DLL-библиотеки, для исполнения которой используется rundll32.exe.

В итоге в системе в фоновом режиме начинает работать QBot, ворующий письма жертв и загружающий дополнительный пейлоад — инструмент постэксплуатации Cobalt Strike, шифровальщиков. Использование curl.exe позволило заключить, что данный способ доставки работает только в Windows 10 и выше: в устаревших ОС Microsoft эта программа отсутствует.

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