Телеком-провайдеров атакует загадочный Sandman, вооруженный Lua-бэкдором

Телеком-провайдеров атакует загадочный Sandman, вооруженный Lua-бэкдором

Телеком-провайдеров атакует загадочный Sandman, вооруженный Lua-бэкдором

В прошлом месяце в разных странах были зафиксированы атаки неизвестной ранее APT-группы. Мишенью во всех случаях являлись телеком-провайдеры, целью атак, по всей видимости, являлся шпионаж.

Проникнув в корпоративную сеть, злоумышленники, которых в SentinelOne нарекли Sandman, воруют админ-пароли, проводят разведку и взламывают заинтересовавшие их рабочие станции Windows, используя технику pass-the-hash. Внедряемый в системы модульный бэкдор нов и необычен: для его реализации используется компилятор LuaJIT.

Анализ показал, что вредонос, получивший кодовое имя LuaDream, качественно выполнен, получает поддержку и активно развивается. Метки времени компиляции и найденные в коде артефакты говорят о том, что Sandman начали готовиться к августовской кампании более года назад.

Процесс развертывания LuaDream в системе многоступенчатый, вредоносный код загружается непосредственно в память. В результате факт заражения может долго оставаться незамеченным.

 

Аналитики насчитали 13 основных компонентов бэкдора и 21 вспомогательный. Первостепенной задачей зловреда является эксфильтрация системных и пользовательских данных; он также осуществляет управление полученными плагинами, расширяющими его функциональность.

Для защиты от обнаружения и анализа вредоносу приданы различные антиотладочные средства. Для C2-коммуникаций вредонос устанавливает контакт с доменом mode.encagil[.]com, используя WebSocket. Дополнительные модули обеспечивают поддержку и других протоколов — TCP, HTTPS, QUIC.

Вредоносные программы на Lua очень редки, за последние десять лет было выявлено лишь несколько таких творений: шпион Flame, бэкдор Dino, тулкит Project Sauron, Linux-червь Shishiga. Исследователи не исключают, что LuaDream является вариантом зловреда DreamLand, упомянутого в отчете Kaspersky об APT-угрозах в I квартале 2023 года.

Каким образом Sandman получает первичный доступ к целевым сетям, не установлено. Атаки зафиксированы в Западной Европе, на Ближнем Востоке и в Южной Азии.

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