ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

Инфраструктура кибергруппы, которую в Group-IB нарекли ShadowSyndicate, используется в атаках семи разных шифровальщиков с июля прошлого года. Принадлежность удалось установить благодаря уникальному SSH-фингерпринту, найденному на 85 серверах.

Исследование позволило выявить непрямую связь ShadowSyndicate (не путать с Shadow, недавно переименованной в C0met!) с такими доступными как услуга (RaaS) шифровальщиками, как Quantum, Nokoyawa, BlackCat/ALPHV, Cl0p, Royal, Cactus и Play. Эксперты полагают, что данная группировка является брокером доступа к сетям либо, что вероятнее, аффилиатом всех этих RaaS-сервисов.

Большинство обнаруженных серверов ShadowSyndicate (52) в настоящее время используются как C2 Cobalt Strike. Иногда взломщики задействуют альтернативный инструмент пентеста — Sliver. Арсенал данной кибергруппы также включает Meterpreter, MaaS-загрузчика Matanbuchus и трояна IcedID, перепрофилированного в лоадер.

Примечательно, что все 85 обнаруженных IP выделены одному и тому же хостинг-провайдеру. Исследователи также выявили 18 владельцев вредоносных серверов, 22 сети с различными именами и 13 локаций.

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