За полгода число атак через USB-устройства возросло в три раза

За полгода число атак через USB-устройства возросло в три раза

За полгода число атак через USB-устройства возросло в три раза

В период с января по июнь Mandian зафиксировала трехкратный рост количества атак, использующих зараженные флешки для кражи данных. Большинство инцидентов связано с несколькими шпионскими операциями, затронувшими госструктуры и частный сектор.

Две активные USB-кампании эксперты подробно разобрали в своем блоге. Одну из них, условно названную Sogu, они приписали прокитайской группировке TEMP.HEX. Автором другой, Snowydrive, по всей видимости, является UNC4698, интересующаяся секретами азиатской нефтянки.

Вредонос, распространяемый через USB-устройства в рамках Sogu, более агрессивен. Заражения выявлены во многих странах и в разных вертикалях:

 

Начальный пейлоад (троян PlugX, он же Korplug) загружает в память шелл-код по методу подмены DLL — написанный на C бэкдор, который в Mandian отслеживают под именем Sogu. Вредонос обеспечивает себе постоянное присутствие с помощью ключа Run и планировщика задач Windows, а затем помещает в корзину (папку Recycle Bin) командный файл, помогающий отыскать в системе документы, которые могут содержать ценные данные.

Найденные файлы копируются в два места: на диск C:\ и в рабочую папку на флешке; содержимое кодируется по base64. Вывод на C2-сервер осуществляется по TCP или UDP с использованием HTTP(S)-запросов.

 

Бэкдор Sogu также умеет выполнять команды, запускать на исполнение файлы, открывать удаленный доступ к рабочему столу, создавать обратный шелл, регистрировать клавиатурный ввод, делать скриншоты. Вредоносная полезная нагрузка может автоматически копироваться на все съемные диски, подключаемые к зараженной системе.

Кампания Snowydrive тоже использует бэкдор, дроппер которого замаскирован под легитимный исполняемый файл (например, USB Drive.exe). Зловред умеет запускать произвольный пейлоад с помощью командной строки Windows, вносить изменения в системный реестр, работать с файлами и папками.

Цепочка заражения Snowydrive примерно такая же, как у Sogu, но вредоносные компоненты разделены на группы по выполняемым задачам.

 

Домен, в котором расположен C2, вшит в шелл-код зловреда; для обращения к серверу создается уникальный ID. При копировании себя на другие съемные диски Snowydrive создает на каждом папку \Kaspersky\Usb Drive\3.0 и помещает туда свои модули.

Вредоносы, распространяемые через флешки, довольно редки и обычно применяются точечно — например, против АСУ ТП с целью саботажа. К такому методу заражения прибегали также печально известные FIN7 и Silence. Года два назад в интернете объявился новый USB-червь — Raspberry Robin, которого позднее обнаружили на многих производствах.

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