Злоумышленники все чаще атакую Windows-системы через уязвимые драйверы

Злоумышленники все чаще атакую Windows-системы через уязвимые драйверы

Злоумышленники все чаще атакую Windows-системы через уязвимые драйверы

Аналитики «Лаборатории Касперского» зафиксировали существенный рост количества атак на Windows-системы с использованием уязвимых драйверов. Во 2 квартале 2024 г. количество систем, атакованных по такому сценарию, выросло почти на 23% по сравнению с предшествующими 3 месяцами.

Как отмечают представители Kaspersky, злоумышленники при таких атаках могут как отключать защитные системы, так и повышать привилегии.

Такого рода атаки применяются для внедрения программ-вымогателей или для закрепления в инфраструктуре атакуемой компании, а также для шпионажа и кражи данных.

Причиной роста таких атак в «Лаборатории Касперского» называют рост количества инструментов: с 2021 г. их появилось уже 24. Вектор не требует от атакующих специальных навыков, что понижает порог входа.

«Качество и количество уязвимостей и работающих эксплойтов к ним растет с каждым кварталом, причем злоумышленники находят способы для возвращения в строй уязвимостей, которые уже были пропатчены, — комментирует Владимир Кусков, руководитель лаборатории антивирусных исследований «Лаборатории Касперского».

«Одно из основных ухищрений, позволяющих эксплуатировать закрытые уязвимости, — техника BYOVD, когда атакующие сами загружают в систему уязвимый драйвер. Чтобы оставаться в безопасности, нужно выстраивать грамотный патч-менеджмент, позволяющий своевременно обнаруживать и устранять уязвимости в корпоративной инфраструктуре, а также использовать защитное решение, способное противостоять эксплуатации уязвимых драйверов».

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