Злоумышленников выявили с помощью видео

Злоумышленников выявили с помощью видео

Злоумышленников выявили с помощью видео

Эксперты центра исследования киберугроз Solar 4RAYS обнаружили новую атаку азиатской прогосударственной APT-группировки Obstinate Mogwai на российское ведомство.

Выявить активность злоумышленников и предпринять необходимые меры помогла Solar SafeInspect, благодаря которой действия хакеров попали на видео.

Группировка Obstinate Mogwai является проправительственной, работающей на госструктуры одной из азиатских стран. Основная цель злоумышленников — кибершпионаж, а жертвы — российские госструктуры, ИТ-компании и их подрядчики.

С 2023 года с этой группой были связаны 4 расследования, проведенных Solar 4RAYS, но не исключено, что жертв у группировки значительно больше.

Первые признаки атаки на одно из российских ведомств были зафиксированы службой мониторинга центра противодействия кибератакам Solar JSOC. Система обнаружила запросы к веб-ресурсу с индикатора компрометации, который уже находился в базе Solar 4RAYS.

Предварительно злоумышленники проникли в инфраструктуру подрядчика, а дальше использовали его привилегированные учетные записи, имеющие доступ к сети жертвы.

Для доступа в инфраструктуру целевой организации хакеры использовали терминальные серверы, где были развернуты системы электронного документооборота.

Выявить активность злоумышленников и интересовавшие их данные удалось с помощью системы контроля привилегированных пользователей Solar SafeInspect, одной из функций которых является запись экрана во время сеансов злоумышленников.

Удалось выяснить, что Obstinate Mogwai интересовали конфиденциальные документы, связанные со странами Азиатского региона. Атакующие постранично просматривали открываемые документы и делали паузы на несколько секунд для съема скриншотов.

«Арсенал Obstinate Mogwai достаточно разнообразен. Для проникновения в целевую инфраструктуру они применяют эксплуатацию публичных сервисов, доступ через подрядчика и легитимные аккаунты. Особый интерес у группы вызывают серверы Exchange, которые регулярно становились первоочередными целями для их атак. Они также используют как известные вредоносные инструменты, так и новые образцы ВПО (Donnect и DimanoRAТ). Кроме того, мы обнаружили артефакты, указывающие на связь Obstinate Mogwai с IAmTheKing — другой известной азиатской APT-группировкой. Но главная их черта — это упрямство (отсюда и название). Расследуя инциденты, мы видели, как хакеры вновь и вновь возвращались в атакованную организацию, пока мы не закрыли им все возможности для проникновения. А спустя время, мы обнаруживали следы новых попыток проникнуть в инфраструктуру, которую мы защищаем. Группа очень активна до сегодняшнего дня», — сказал Иван Сюхин, руководитель группы расследования инцидентов Solar 4RAYS ГК «Солар».

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