Вредонос MetaStealer атакует пользователей macOS в виде DMG-файла

Вредонос MetaStealer атакует пользователей macOS в виде DMG-файла

Вредонос MetaStealer атакует пользователей macOS в виде DMG-файла

Новая вредоносная программа MetaStealer, предназначенная для кражи информации жертвы, атакует пользователей macOS. Таким образом, семейство «яблочных» инфостилеров пополнилось ещё одним экземпляром.

О MetaStealer рассказал исследователь из SentinelOne Фил Стоукс. В отчёте специалист пишет следующее:

«Операторы вредоноса выдают себя за клиентов и используют методы социальной инженерии, пытаясь заставить жертву запустить злонамеренный пейлоад».

Сам MetaStealer распространяется в виде образа диска DMG (Apple Disk Image). Представляясь заказчиками дизайна, злоумышленники отправляют организациям защищённый паролем ZIP-архив, в котором и лежит DMG-файл.

Специалисты также отметили попытки маскировки под файлы Adobe или установщики Photoshop. Собранная информация позволила заключить, что MetaStealer начал действовать в реальных кибератаках с марта 2023 года.

Самый свежий семпл вредоноса, загруженный на VirusTotal, датируется 27 августа 2023-го. Атакуются преимущественно бизнес-пользователи, что само по себе довольно необычное явление для macOS-малвари.

Основной компонент MetaStealer представляет собой обфусцированный исполняемый файл на Go и обладает функциональными возможностями, позволяющими собирать данные из связки iCloud Keychain, сохранённые пароли и файлы с атакованных компьютеров.

По словам экспертов SentinelOne, ряд вариантов MetaStealer пытались выдать себя за TradingView. Эту же тактику использовал вредонос Atomic Stealer.

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