Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

В репозитории Python Package Index (PyPI) нашлась очередная порция вредоносных пакетов, доставляющих на Windows-компьютеры вредоносную программу WhiteSnake. Задача «белой змеи» — вытащить конфиденциальные данные жертвы.

Пакеты, которых стоит остерегаться, имеют следующие имена: nigpal, figflix, telerer, seGMM, fbdebug, sGMM, myGens, NewGends и TestLibs111. Их загрузил злоумышленник с ником WS.

«В упомянутых пакетах можно найти зашифрованный Base64 исходный код Python-скриптов. Он располагается в файлах setup.py. В зависимости от версии операционной системы конечный пейлоад устанавливается после инсталляции Python-пакетов», — пишет в отчёте команда Fortinet FortiGuard Labs.

Если на целевом компьютере установлена Windows, жертва получает в систему вредонос WhiteSnake. Пользователям Linux достаётся скрипт на Python, собирающий конфиденциальную информацию.

В феврале прошлого года мы писали про WhiteSnake, который может атаковать как Windows, так и Linux. Тем не менее функциональность трояна в *nix-системах ограничена.

Летом прошлого года киберпреступники рассылали WhiteSnake российским компаниям от лица Роскомнадзора.

«Белая змея» может вытаскивать данные из браузеров, криптовалютных кошельков и популярных приложений: WinSCP, CoreFTP, Windscribe, Filezilla, AzireVPN, Snowflake, Steam, Discord, Signal и Telegram.

 

Исследователи из Checkmarx считают, что за распространением WhiteSnake стоит группировка PYTA31. Интересно, что найденные в PyPI пакеты демонстрируют функциональность клипера — вредоноса, перехватывающего данные в буфере обмена.

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