Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Разработчики ряда инфостилеров выпустили обновления, которые позволяют вредоносам обходить недавно представленную в Google Chrome защитную функциональность App-Bound Encryption.

App-Bound Encryption, появившаяся в Chrome 127, должна прятать конфиденциальную информацию, включая файлы cookies, от посторонних.

Как можно понять из названия, этот механизм должен шифровать «печеньки» и сохранённые пароли, используя службу Windows, работающую с правами SYSTEM.

Таким образом, работая на уровне пользователя, инфостилеры и другие вредоносные программы не могли добраться до cookies и паролей жертвы.

Для обхода защитного слоя троянам надо было либо заполучить привилегии SYSTEM, либо внедрить код в Chrome. Как отметил Уилл Харрис из команды безопасности Chrome, оба эти вектора должны непременно спровоцировать алерты защитных продуктов.

Однако исследователи в области безопасности g0njxa и RussianPanda9xx наткнулись на сообщения разработчиков инфостилеров, которые хвастались, что их детища способны обходить новую меру безопасности.

Среди таких были замечены авторы MeduzaStealerWhitesnakeLumma Stealer, Lumar (PovertyStealer), Vidar Stealer, StealC.

 

Как отметил g0njxa в беседе BleepingComputer, актуальный вариант стилера Lumma обходит App-Bound Encryption в Chrome 129.

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