Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Киберпреступная группировка, управляющая ботнетом Bigpanzi, неплохо зарабатывает, заражая мультимедийные приставки на Android TV и eCos по всему миру. Группа действует как минимум с 2015 года.

Как отметили исследователи из Qianxin Xlabs, злоумышленники ежедневно управляют более чем 170 000 активных ботов. А с августа экспертам удалось зафиксировать 1,3 миллиона уникальных IP-адресов, связанных с ботнетом.

Bigpanzi использует обновления прошивки и пробэкдоренные приложения, которые пользователя обманом заставляют установит на устройство. Примеры такого софта с вредоносной нагрузкой есть в отчёте исследователей:

 

Киберпреступники получают прибыль, предоставляя скомпрометированные девайсы в качестве нод для нелегальных стриминговых платформ и прокси-сетей. Кроме того, взломанные девайсы успешно используются и в DDoS-атаках.

 

Bigpanzi задействует два основных инструмента — «pandoraspear» и «pcdn». Первый выступает в качестве бэкдора и перехватывает настройки DNS, он же устанавливает связь с командным центром, получает и выполняет команды.

Pandoraspear — достаточно сложный вредонос, располагающий интересными функциональными возможностями: модифицированная оболочка UPX, динамическая линковка, компиляция OLLVM и механизмы антиотладки.

А вот Pcdn используется для создания P2P-сети и включает возможности проведения DDoS-атак.

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