Инжектор Balada заразил 6700 WordPress-сайтов через дыру в Popup Builder

Инжектор Balada заразил 6700 WordPress-сайтов через дыру в Popup Builder

Инжектор Balada заразил 6700 WordPress-сайтов через дыру в Popup Builder

Более 6700 сайтов на WordPress стали жертвой новой кампании киберпреступников, эксплуатирующих уязвимость в плагине Popup Builder. Атакующие устанавливают на скомпрометированные ресурсы инжектор Balada.

Напомним, именно Balada атаковал WordPress-сайты с 2017 года. С той поры жертвами вредоноса стали около миллиона ресурсов, работающих на популярной системе управления контентом.

Свежая кампания операторов Balada стартовала 13 декабря 2023 года, спустя два дня после публикации информации об уязвимости CVE-2023-6000. Эта брешь является классическим межсайтовым скриптингом (XSS) и затрагивает плагин Popup Builder версий 4.2.3 и старше.

Согласно статистике, Popup Builder установлен на 200 тысяч сайтов. Как правило, администраторы с его помощью создают кастомные всплывающие окна в маркетинговых целях.

Специалисты Sucuri отметили оперативность, с которой авторы Balada дополнили свои атаки эксплойтом для CVE-2023-6000. В отчёте приводится кусок вредоносного JavaScript-кода, запускаемый при демонстрации всплывающего окна:

 

Злоумышленники задействуют и другой метод инъекции, модифицируя файл wp-blog-header.php для внедрения JavaScript-бэкдора. Далее атакующие ищут администраторские cookies и загружают дополнительные наборы скриптов.

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