Фишеры используют протокол Windows Search для распространения вредоносов

Фишеры используют протокол Windows Search для распространения вредоносов

Фишеры используют протокол Windows Search для распространения вредоносов

В новой фишинговой кампании злоумышленники используют HTML-вложения, эксплуатирующие поисковой протокол Windows (search-ms URI) для распространения вредоносных программ.

Протокол Windows Search позволяет приложениям запускать Проводник и искать в нём файлы с определёнными параметрами.

Как правило, такой поиск ограничивается локальным индексом устройства, однако в некоторых случаях Windows Search можно заставить извлечь расшаренные файлы с удалённых хостов.

Киберпреступники могут использовать эту функциональность для распространения вредоносных программ. Например, два года назад в компоненте Windows Search нашли уязвимость нулевого дня, позволяющую заставить поиск запросить общие файловые ресурсы, расположенные на удалённых хостах.

В новом отчёте исследователей из Trustwave SpiderLabs описывается новая киберпреступная кампания, в которой атакующие как раз используют эту функциональность.

В частности, злоумышленники задействуют HTML-вложения для запуска поиска на собственных серверах. В одной из таких атак специалисты отметили вложение в формате HTML, замаскированное под счёт. Этот аттач фишеры поместили в небольшой ZIP-архив, что помогает обойти антивирусную защиту.

 

Сам HTML-файл использует тег <meta http-equiv= «refresh»>, чтобы браузер автоматически открыл вредоносный URL при запуске документа.

 

Если автоматическое открытие веб-страницы не срабатывает из-за настроек браузера, в документе есть кликабельная ссылка, однако здесь уже требуется участие пользователя.

 

Поиск на удалённом сервере может выполняться со следующими параметрами:

  • Query — ищет элементы с «INVOICE».
  • Crumb — определяет область поиска и указывает на вредоносный сервер с помощью Cloudflare.
  • Displayname — переименовывает отображение поиска в «Загрузки», что помогает маскировать вредоносную активность под легитимную.
  • Location — использует сервис туннелирования Cloudflare для маскировки сервера.

Далее устройство получает список файлов с удалённого сервера и выводит ярлык (LNK-файл) в виде счёта. Если пользователь откроет этот файл, запустится BAT-скрипт, размещённый на том же вредоносном сервере.

Защититься от подобных атак достаточно легко: нужно удалить определённые ключи реестра с помощью следующих команд:

reg delete HKEY_CLASSES_ROOT\search /f
reg delete HKEY_CLASSES_ROOT\search-ms /f

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