Новый вредонос WogRAT использует онлайн-блокнот для хранения кода

Новый вредонос WogRAT использует онлайн-блокнот для хранения кода

Новый вредонос WogRAT использует онлайн-блокнот для хранения кода

Новая вредоносная программа WogRAT атакует как Windows, так и Linux, а особенностью её подхода является использование онлайн-блокнота aNotepad для хранения и получения вредоносного кода.

По словам исследователей из AhnLab Security Intelligence Center (ASEC), которые и дали имя зловреду, злоумышленники используют его в атаках как минимум с конца 2022 года.

Способ распространения пока не называется, однако имена файлов выдают маскировку под популярный софт: flashsetup_LL3gjJ7.exe, WindowsApp.exe, WindowsTool.exe, BrowserFixup.exe, ChromeFixup.exe, HttpDownload.exe, ToolKit.exe.

Судя по всему, операторы задействуют рекламные механизмы или похожие схемы, позволяющие подсовывать пользователям WogRAT.

Бесплатная онлайн-платформа aNotepad используется для хранения зашифрованного base64 .NET-бинарника. Windows-версия трояна замаскирована под инструмент Adobe.

Поскольку aNotepad является легитимным сервисом, его нет в чёрных списках защитного софта. Это помогает операторам эффективнее доставлять WogRAT на устройства пользователей.

Вредонос содержит зашифрованный код загрузчика, который компилируется и выполняется «на лету». Даунлоадер получает .NET-бинарник от aNotepad и загружает DLL, которая по факту является бэкдором.

 

Linux-версия WogRAT распространяется в виде ELF и имеет много схожих черт с вариантом для Windows. Отличает её использование Tiny Shell для маршрутизации и дополнительное шифрование взаимодействия с командным сервером.

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