Троян Realst для macOS крадёт пароли из браузеров, маскируется под игры

Троян Realst для macOS крадёт пароли из браузеров, маскируется под игры

Троян Realst для macOS крадёт пароли из браузеров, маскируется под игры

Новая вредоносная программа для macOS, получившая имя Realst, используется в масштабной кампании против владельцев «яблочных» компьютеров. Последние варианты зловреда даже поддерживают macOS 14 Sonoma, которая в настоящее время проходит бета-тестирование.

Realst обнаружил исследователь в области кибербезопасности под ником iamdeadlyz. Операторы доставляют его пользователям Windows и macOS под видом игр Brawl Earth, WildWorld, Dawnland, Destruction, Evolion, Pearl, Olymp of Reptiles и SaintLegend.

Эти игровые проекты рекламируются в соцсетях, при этом злоумышленники отправляют «коды доступа» в личных сообщениях. Потенциальной жертве предлагают загрузить фейковый игровой клиент с подозрительного сайта.

Дополнительно коды доступа позволяют операторам Realst отсеять исследователей и аналитиков, направляя на загрузку вредоноса исключительно доверчивых пользователей.

На деле же установщики заражают устройства вредоносной программой, нацеленной на кражу конфиденциальных данных. Для Windows используется знаменитый RedLine, а для macOS — Realst. Эти трояны вытаскивают пароли из браузера жертвы и данные криптовалютных кошельков.

 

Realst поставляется пользователям «маков» в виде PKG-инсталляторов или образов DMG, в которых содержатся файлы Mach-O. Обещанных игр эксперты SentinelOne не нашли.

 

Файл «game.py» представляет собой кросс-платформенный троян, заточенный на кражу паролей из браузера Firefox. Помимо «лисы», данные вытаскиваются из Chrome, Opera, Brave, Vivaldi и Telegram. Интересно, что ни один семпл не берёт в оборот Safari.

«Большинство образцов пытаются достать пароли с помощью спуфинга osascript и AppleScript. Кроме того, все они проверяют наличие виртуальной среды», — объясняют в SentinelOne.

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