Действующие в России шпионы Sticky Werewolf перешли на стеганографию

Действующие в России шпионы Sticky Werewolf перешли на стеганографию

Действующие в России шпионы Sticky Werewolf перешли на стеганографию

Эксперты Positive Technologies обнаружили, что шпионящая в России APT-группа Sticky Werewolf (в PT ее именуют PhaseShifters) начала применять стеганографию для сокрытия загрузки троянов. Нововведение уже засветилось в десятках успешных атак.

Поддельные письма с новым сценарием доставки полезной нагрузки рассылаются в российские госструктуры, НИИ, промышленные компании. Получателя могут попросить ознакомиться с резюме или документом на подпись.

Вложенный архив под паролем содержит файл, при открытии которого отрабатывает скрипт-загрузчик. В результате на машину жертвы из интернета скачивается вредоносный код, спрятанный в картинке или текстовом файле по методу стеганографии.

Целевым зловредом может оказаться инфостилер Rhadamanthys, DarkTrack RAT, Meta Stealer или иной зловред, пригодный для шпионажа. Примечательно, что для их сокрытия Sticky Werewolf использует практически ту же технику, что и TA558, а также UAC-0050, действующая в России, Белоруссии, Молдавии, странах Прибалтики, на Украине и в Польше.

«Мы наблюдаем высокую активность PhaseShifters с весны 2023 года и уже тогда заметили интересные детали, — рассказывает Денис Кувшинов, руководитель TI-департамента PT ESC. — Атаки группировки по техникам идентичны цепочкам атак другой группировки, UAC-0050. Более того, атаки этих группировок проходят с небольшим временным промежутком, то есть злоумышленники одинаково атакуют с разницей в несколько недель. На данный момент мы склоняемся к тому, что UAC-0050 и PhaseShifters — это одна и та же группировка».

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