Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы программ-шифровальщиков начали конструировать кастомные образцы с помощью готовых решений. На крафтовость кибервымогателей обратили внимание специалисты «Лаборатории Касперского».

Самой собой, изобретательным злоумышленникам играют на руку разного рода утечки. Можно вспомнить слив билдера LockBit, который спровоцировал новые атаки шифровальщика в России.

В Kaspersky посвятили отчёт сборкам программ-вымогателей, которые можно найти в Сети. Основная их опасность в том, что малоквалифицированные киберпреступники без особой подготовки могут запустить крупномасштабные атаки.

Так, исследователи приводят в пример вредонос SEXi, в апреле 2024 года атаковавший хостера IxMetro. Операторы нацелились на гипервизоры ESXi, используя при этом две модификации зловреда, созданные на основе Babuk (для Linux-устройств) и LockBit (для атак на Windows).

Кроме того, эксперты «Лаборатории Касперского» вспомнили Key Group — группировку, которая задействовала шифровальщики аж из восьми разных семейств. При этом авторы постоянно совершенствовали свои детища.

Тем не менее у Key Group были и просчёты: на отсутствие профессионального подхода указывал метод связи между членами группы — Telegram, а общедоступный репозиторий GitHub дополнял картину.

Третьим примером выступает группировка Mallox. Её участники используют менее известный вариант программы-вымогателя, о котором впервые заговорили в 2021 году.

По словам операторов Mallox, они купили исходный код вредоноса, после чего организовали партнёрскую программу, в которой, правда, могут принять участие лишь русскоязычные злоумышленники.

Чтобы стать партнёром Mallox, вы должны атаковать организации с прибылью не менее 10 миллионов долларов и при этом не трогать больницы и образовательные учреждения. На 2023 год у группы было 16 действующих партнёров.

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