Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

В новой фишинговой кампании киберпреступники используют документы Microsoft Word в качестве приманки, чтобы в конечном счёте загрузить на устройство жертвы новый бэкдор, написанный на языке Nim.

Об активности операторов вредоноса сообщили исследователи из Netskope Ганашьям Сатпати и Ян Майкл Алькантара. В отчёте специалисты отмечают следующее:

«Зловред написан на нетипичном языке программирования, что ощутимо затрудняет работу аналитиков и безопасников, поскольку многие из них пока не сильно знакомы с Nim».

Ещё совсем недавно Nim-вредоносы были большой редкостью на ландшафте киберугроз, однако за последние годы можно наблюдать рост интереса вирусописателей к экзотическим языкам.

Например, взять загрузчики NimzaLoader, Nimbda и IceXLoader, а также семейства программ-вымогателей Dark Power и Kanti. Эти зловреды являются отличным примером того, что киберпреступники уделяют всё больше внимания нетипичным языка программирования.

Что касается кампании, которой заинтересовались в Netskope, злоумышленники начинают её с фишинговых писем, к которым прикреплён документ Word. При открытии этого файла пользователя просят включить макросы, с помощью которых в систему и просачивается Nim-вредонос.

 

После запуска бэкдор перебирает список запущенных процессов, пытаясь найти инструменты анализа. Если ему это удаётся, программа сразу завершает собственный процесс.

Если же «всё чисто», зловред устанавливает соединение с удалённым сервером и ждёт инструкций. Исследователи нашли следующие адреса C2:

  • mail[.]mofa[.]govnp[.]org
  • nitc[.]govnp[.]org
  • mx1[.]nepal[.]govnp[.]org
  • dns[.]govnp[.]org

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