Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Через два месяца после разгромной акции правоохраны операторы трояна Grandoreiro возобновили атаки. Новый список целей зловреда включает приложения более 1500 банков, работающих в 60 странах.

Банковский троян Grandoreiro вначале распространялся только на территории Латинской Америки, затем объявился также в Португалии и Испании. Дальнейшее расширение географии, по всей видимости, вызвано попыткой бразильских властей ликвидировать инфраструктуру Windows-вредоноса в минувшем январе.

В IBM X-Force проанализировали обнаруженные в марте образцы агрессивного банкера и обнаружили, что вредоноса значительно усовершенствовали. Вирусописатели усложнили расшифровку строк кода, переработали DGA-генератор доменов, используемый для связи с C2 (он теперь выдает больше десятка вариантов в сутки), и добавили возможность дальнейшего распространения инфекции через Microsoft Outlook.

 

Атаки, как и прежде, начинаются с поддельного письма с вредоносной ссылкой. Сообщения написаны от имени местного госоргана (чаще всего налоговой службы), загружаемый по URL файл замаскирован под инвойс или другой неоплаченный счет.

Доставка целевого зловреда при этом осуществляется в несколько этапов. После клика по ссылке отрабатывает редирект на изображение с PDF-иконкой, затем на машину загружается ZIP весом более 100 Мбайт с кастомным лоадером Grandoreiro (размер архивного файла умышленно раздут в попытке обхода антивирусов).

Загрузчик при запуске проверяет окружение на наличие песочниц, собирает информацию о зараженном хосте, отправляет ее на C2-сервер и ждет дальнейших инструкций. Если жертва находится в России, Чехии, Польше или использует Windows 7 на территории США, дальнейшее выполнение программы прекращается; в противном случае на машину загружается целевой банкер.

Список команд, поддерживаемых Grandoreiro, разнообразен. Вредонос умеет открывать удаленный доступ к системе, выполнять операции с файлами, включать особые режимы. В частности, ему придан новый модуль для сбора данных из Outlook и рассылки вредоносного спама с аккаунта жертвы.

Взаимодействие с локальным клиентом Microsoft Outlook осуществляется с использованием Outlook Security Manager — софта для создания дополнений. Такой трюк позволяет обмануть охранника Outlook Object Model Guard, выводящего предупреждения при попытках доступа к защищенным объектам.

Новый модуль, видимо, часто пускается в ход: эксперты фиксируют большие объемы почтового спама, генерируемого Grandoreiro.

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