Инфостилер вместо пикантной картинки

Инфостилер вместо пикантной картинки

Инфостилер вместо пикантной картинки

Кибергруппировка FIN7 заманивает жертв новой вредоносной программы, сочетая средства искусственного интеллекта с социальной инженерией. Они продвигают инфостилер под видом инструмента, позволяющего создавать изображения обнаженных людей из фотографий.

Как показало исследование Silent Push, русскоязычная группировка FIN7 (также известная как Carbanak, Carbon Spider, Cobalt Group и Navigator Group) разработала не менее 7 сайтов, где рекламируют «генератор обнаженной натуры».

Это якобы приложение, позволяющее создавать дипфейк обнаженной фотографии из любого изображения. Злоумышленники используют методы поисковой оптимизации, и их сайты оказываются в топе поисковой выдачи при запросе на соответствующие темы.

 

Потенциальной жертве предлагают или загрузить приложение через сайт, или оформить подписку на бесплатную пробную версию. Но и в том, и в другом случае любители «клубнички» получают зловреды Lumma и Redline, которые могут использоваться для краж данных или доставки программ-вымогателей.

Как предупреждает Silent Push, кампания ориентирована в большей степени на корпоративные структуры:

«Эти файлы могут напрямую компрометировать учетные данные через инфостилеров или использоваться для последующих кампаний, в которых развертываются программы-вымогатели».

Новая кампания сочетается со старой, ориентированной на корпоративных пользователей, в рамках которой кибергруппировка распространяет троянца NetSupport RAT. В ней используются известные бренды, включая SAP Concur, Microsoft, Thomson Reuters и FINVIZ stock screening.

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