Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи кибербезопасности из компании Aqua обнаружили новую вредоносную кампанию, получившую название Hadooken. Зловреды распространяются через серверы Oracle Weblogic и занимаются майнингом криптовалют, а также доставкой вредоносных программ для DDoS-ботнета.

Цепь атаки использует как известные уязвимости, так и ошибки в конфигурировании инфраструктуры, в частности, слабые пароли.

Вредоносная программа устанавливается в систему или через специальный скрипт, или программу, написанную на языке Python с идентичной функциональностью.

«Скрипта пытается просматривает различные каталоги, содержащим SSH-данные (учетные данные пользователя, информация хоста), и использует эту информацию для атаки на известные серверы. Затем он перемещается в боковом направлении по организации или подключенным средам, чтобы еще больше распространить вредоносную программу Hadooken», — такие подробности привел изданию The Hacker News исследователь компании Aqua Ассаф Моран.

Hadooken содержит два компонента: майнер криптовалют и утилита DDoS-ботнета Tsunami (он же Kaiten). Зловред распространяется с сервера, находящегося в Германии и принадлежащего хостингу Aeza International.

Серверы, принадлежащие данной компании, использовались в кампании 8220 Gang, которая использовала чужие вычислительные ресурсы для майнинга.

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