Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный троян Xeno, открывающий удалённый доступ к компьютеру жертвы, доступен бесплатно на GitHub. Теперь вредонос стал доступнее и, как следствие, опаснее.

Xeno написан на C# и может работать в системах Windows 10 и Windows 11. Его автор, известный под ником moom825, утверждает, что зловред предоставляет богатый набор функций для удалённого управления ОС.

Среди них отмечаются, например, обратный прокси SOCKS5, возможность записывать аудио в режиме реального времени, а также устанавливать модуль hVNC (hidden virtual network computing).

«Троян написан полностью с нуля, что гарантирует уникальный подход к реализации удалённого доступа», — гласит описание Xeno от разработчика на GitHub.

К слову, moom825 также стоит за разработкой другого вредоноса на C# — DiscordRAT 2.0, которого ранее распространяли в npm-пакетах. Мы писали об этих атаках в октябре 2023-го.

Специалисты Cyfirma отметили, что Xeno попадет на устройства жертв через сеть доставки контента Discord.

 

«Основной вектор — файлы-ярлыки, замаскированные под скриншоты WhatsApp и выполняющие функции загрузчика. С их помощью в систему помещается ZIP-архив, где он распаковывается и запускается (вторая ступень атаки)», — пишут исследователи.

Вредоносная библиотека подключается с помощью сторонней загрузки, что помогает закрепиться в системе и уйти от детектирования антивирусными средствами.

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