Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu стал свежей киберугрозой, эксплуатирующей уязвимость в Windows SmartScreen. Mispadu написан на Delphi и предназначен для кражи конфиденциальной информации жертвы.

Команда Unit 42 (принадлежит Palo Alto Networks) впервые зафиксировала Mispadu в 2019 году, она же выявила новый вариант вредоносной программы.

Троян распространяется в фишинговых письмах. Свежие кампании отмечаются использованием злонамеренных файлов-ярлыков, запакованных в ZIP-архив. Зловред эксплуатирует уязвимость под идентификатором CVE-2023-36025.

Напомним, эта брешь позволяет обойти защитную функцию Windows SmartScreen. Microsoft устранила CVE-2023-36025 (8,8 балла по шкале CVSS) с выходом ноябрьских обновлений.

«Эксплуатация завязана на специально подготовленных файлах формата .URL (или гиперссылке, ведущей на такой файл), позволяющих обойти предупреждения SmartScreen», — пишут исследователи.

«Сам обход зависит от параметра, относящегося к сетевой шаре с вредоносным бинарником».

После запуска Mispadu устанавливает соединение с командным сервером (C2) и отправляет на него все похищенные данные.

Кстати, в том же ноябре 2023-го в общий доступ попал эксплойт для обхода Windows Defender SmartScreen. После этого использование CVE-2023-36025 в реальных кибератаках было лишь вопросом времени.

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