Вредонос HeadCrab теперь атакует Redis-серверы бесфайловым методом

Вредонос HeadCrab теперь атакует Redis-серверы бесфайловым методом

Вредонос HeadCrab теперь атакует Redis-серверы бесфайловым методом

Вредоносная программа HeadCrab, с сентября 2021 года атакующая Redis-серверы, получила мажорное обновление. Специалисты зафиксировали новую версию, отличительной чертой которой являются бесфайловые операции.

Авторы HeadCrab, как известно, пытаются использовать серверы для майнинга криптовалюты — классическая финансово-ориентированная схема. В новом отчёте Aqua отмечается следующее:

«Операторы вредоносной программы практически удвоили число заражённых серверов Redis. К изначальной цифре в 1200 добавилось ещё 1100 скомпрометированных установок».

Для выгодного майнинга HeadCrab объединяет поражённые Redis-серверы в ботнет, параллельно открывая злоумышленникам возможность для выполнения шелл-команд, загрузки модулей уровня ядра и отправки данных на удалённый сервер.

Специалисты пока не могут точно сказать, кто стоит за атаками HeadCrab, однако есть небольшая зацепка: в мини-блоге, встроенном во вредоносную программу, автор отмечает, что майнинг легален в его стране. Кроме того, известно о планах киберпреступников зарабатывать 15 тыс. долларов в год.

HeadCrab 2.0 отмечается качественно реализованными возможностями ухода от детектирования. В отличие от HeadCrab 1.0 новая версия вредоноса задействует бесфайловый механизм загрузчика.

Помимо этого, HeadCrab 2.0 использует Redis-команду MGET для связи с сервером операторов. В Aqua отметили, что новая функциональность создаёт серьёзные проблемы для детектирования и противостояния HeadCrab.

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