В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках Battle Wolf, Twelfth Wolf и Shadow Wolf на территории России используются шифровальщики на основе слитых в Сеть кодов Babuk, Conti и LockBit. Эксперты BI.ZONE насчитали более 40 таких инцидентов.

За последние полтора года в мире организованной преступности произошло много изменений. Внутри таких групп возникает разлад, участились взломы инфраструктуры конкурентов, кражи и утечки данных, в том числе исходников и билдеров вредоносных программ.

Открытый доступ к инструментам атаки породил множество вариаций; не избежали этой участи и печально известные Conti, Babuk и LockBit. По данным киберразведки BI.ZONE, сейчас кодами этих шифровальщиков активно пользуются три преступные группы.

«Сегодня опубликованные в Сети исходные коды вредоносных программ пользуются большой популярностью среди злоумышленников, — отметил руководитель управления киберразведки BI.ZONE Олег Скулкин. — Открытый доступ к подобным инструментам снижает порог вхождения в киберпреступность, делая атаки гораздо дешевле и проще с точки зрения организации».

Ему вторит Сергей Полунин, руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис»:

«Сегодня необязательно обладать экспертными знаниями в кибербезопасности, чтобы доставить проблемы какой-то компании. Бесплатные инструменты после минимальной доработки могут быть использованы для атак на крупные предприятия, что и происходит в последнее время. Хорошая новость в том, что и противодействовать таким злоумышленникам куда проще, чем реальным экспертам на службе у других государств и корпораций».

Группировка Battle Wolf, по данным BI.ZONE, объявилась в рунете в конце февраля 2022 года и за истекший период успешно атаковала не менее 15 крупных организаций.

Более молодая Twelfth Wolf за последние полгода провела как минимум четыре успешных атаки, в том числе на один из крупнейших органов исполнительной власти РФ. В последнем случае инцидент повлек утечку конфиденциальной информации.

Участники Shadow Wolf заявили о себе в марте этого года несколькими успешными атаками. Их общение с жертвами обычно происходит в дарквебе, иногда — в специально созданном чате Telegram.

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